[发明专利]一种基于SK-UNet深度学习网络的遥感影像大豆种植区域提取方法在审
| 申请号： | 202310398075.9 | 申请日： | 2023-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN116434064A | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 黄林生;丁翰;张东彦;佘宝;黄文江;赵晋陵;张安骏;阮瑞;朱家明 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥国和专利代理事务所(普通合伙) 34131 | 代理人： | 吴娜 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于SK‑UNet深度学习网络的遥感影像大豆种植区域提取方法，包括：获取10m分辨率的哨兵二号遥感影像并进行预处理，构成遥感影像数据集；构建改进的UNet网络模型即SK‑UNet模型作为大豆种植区影像提取网络；得到训练后的SK‑UNet模型；获取待提取的遥感影像并进行预处理；将预处理后的待提取的遥感影像输入训练后的SK‑UNet模型，得到大豆种植区影像提取结果。本发明基于对UNet网络的改进，在每个双层卷积后加入SKNet Block模块，其可扩展性好且提取精度高，可调整参数应用于不同传感器的遥感卫星影像；通过验证，本发明得到的高分辨率遥感影像分类结果在评价指标优上优于对比分类算法，并且产生的分类结果能够更好的保持了边缘的平滑和完整性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 sk unet 深度 学习 网络 遥感 影像 大豆 种植 区域 提取 方法 | ||
【主权项】：
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