[发明专利]结合自注意力机制的U-Net神经网络冰湖提取方法

权利要求书

1.一种结合自注意力机制的U-Net神经网络模型进行冰湖区域提取方法，其特征包括以下步骤：步骤一. 获取研究区遥感影像与标签数据；步骤二. 制作数据集，选取对比试验输入波段，构建神经网络模型并比较效果，利用效果最佳的模型进行研究区域冰湖提取。

2.根据权利要求1所述的获取研究区遥感影像与标签数据，其特征在于：获取研究区Landsat 8影像并绘制用于训练的Label标签数据。

3.获取研究区的Landsat 8 OLI、TIRS影像，经辐射定标、大气校正、重采样和镶嵌等步骤获取研究区全波段影像。

4.利用目视解译对研究区的部分冰湖进行矢量绘制，经面转栅格和重分类等步骤获取冰湖区域为白色，其余部分为黑色的8位无符号整型单波段栅格图像。

5.根据权利要求1所述的制作数据集方法，其特征在于：制作监督分类训练栅格数据集，利用三种缩放比例的滑动窗口切割原始图像并进行数据增广。

6.根据权利要求1所述的选取对比试验输入波段，其特征在于：根据归一化差分水体指数（NDWI）与归一化差分积雪指数（NDSI）的算法所采用的波长，选取Landsat 8 OLI 3, 5,6波段作为对比全波段输入实验的输入波段。

7.根据权利要求1所述的构建神经网络模型并比较效果方法，其特征在于：构建四种U-Net及其变体神经网络模型，对输出图像进行精度评定，选出最佳模型并进行调参以优化输出效果。

8.根据权利要求1所述的利用效果最佳的模型进行研究区域冰湖提取，其特征在于：利用Landsat 8 OLI、TIRS全波段输入且带有自注意力模块的U-Net网络模型进行完整研究区的冰湖提取。