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申请/专利权人：青岛海洋地质研究所
摘要：本发明公开一种基于深度学习的滨海盐沼湿地互花米草遥感影像提取方法，属于滨海盐沼湿地地质调查与研究领域，通过构建互花米草提取模型，并通过遥感影像数据集对其进行训练；所述互花米草提取模型以D‑LinkNet34作为基础模型，采用编码器和解码器的架构，且在跳跃连接部分将空洞卷积通过级联和并行两种堆叠模式，并在跳跃连接部分嵌入卷积注意力模块CBAM，使编码器每个阶段提取的互花米草特征先经过卷积注意力模块再与解码器部分相连接；最后基于训练好的互花米草提取模型，实现对滨海盐沼湿地互花米草影像的提取。本方案提取准确率高，相比野外调查省时省力，可进行不同时间段的提取，具有较高的实际应用和推广价值。
主权项：1.基于深度学习的滨海盐沼湿地互花米草遥感影像提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、构建遥感影像数据集；步骤B、构建基于深度学习的互花米草提取模型，并通过构建的遥感影像数据集对其进行训练；互花米草提取模型以D-LinkNet34作为基础模型，采用编码器和解码器的架构，并在D-LinkNet网络的跳跃连接部分加入卷积注意力模块CBAM，且在跳跃连接部分将空洞卷积通过级联和并行两种堆叠模式，构建网络的中间模块，使编码器部分每个阶段提取的互花米草特征先经过卷积注意力模块CBAM，再与解码器部分相连接；步骤C、基于训练好的互花米草提取模型，实现对滨海盐沼湿地花互花米草影像的提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛海洋地质研究所 基于深度学习的滨海盐沼湿地互花米草遥感影像提取方法
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