公开(公告)号：CN113591608A

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN202110783897.X

申请日：2021-07-12

Applicant: 浙江大学

Inventor： 汪愿愿 ,  楼宇秦 ,  吴森森 ,  杜震洪 ,  张丰

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的高分辨率遥感影像不透水面提取方法。本发明利用深度学习网络架构，将不透水面提取转化为深度学习网络模型构建与训练优化问题。本方法的优点在于充分考虑高分辨率遥感影像的特点，利用深度学习模型强大的计算能力和特征提取能力，实现遥感不透水面的精确提取。同时，考虑到加强网络对细节不透水面的敏感程度，引入特征金字塔，融合影像多尺度信息，提高模型泛化能力，进一步提高遥感影像不透水面的提取精度。本发明可实现不透水面自动特征提取，对于遥感不透水面提取研究对于城市建设、城市生态环境等具有十分重要的实际应用价值。