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申请/专利权人：中国长江电力股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于Ka波段雷达卫星影像水体提取方法，利用Ka波段合成孔径雷达卫星获取湖库、河流高空间分辨率遥感图像，并对采集的数据进行预处理；然后构建改进的U‑Net深度学习模型，通过对得到的Ka波段遥感影像数据进行划分，从而构建样本集，将构建的训练集数据和验证数据集分别输入到改进的U‑Net模型中进行训练，将构建的测试数据集输入到训练后的改进的U‑Net模型中得到水体提取结果，最后利用多种评价指标对改进的U‑Net模型在测试数据集中的水体提取精度进行量化评估；本发明解决了现有技术在Ka波段SAR影像获取时水体提取效果不佳，噪声水平较高，容易受到地面建筑物影响的问题，能够有效准确的对Ka波段雷达影像进行水体提取与识别。
主权项：1.一种基于Ka波段雷达卫星影像水体提取方法，其特征在于，包括：S1，利用Ka波段合成孔径雷达卫星获取湖库和河流高空间分辨率遥感影像数据，并对采集的数据进行预处理；S2，构建改进的U-Net深度学习模型：使用U-Net网络作为基本框架，在U-Net模型的编码器部分引入注意力机制SE-Net模块，即将SE模块添加到卷积层与上采样层之间，得到改进后的U-Net深度学习模型；S3，对步骤S1中得到的Ka波段遥感影像数据进行划分，构建样本集，将预处理后的图像分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；S4，将步骤S3中构建的样本训练集数据和验证数据集分别输入到步骤S2中得到的改进的U-Net模型中进行训练；S5，将步骤S3中构建的测试数据集输入到步骤S4训练后的改进的U-Net深度学习模型中得到水体提取结果，利用多种评价指标对改进的U-Net深度学习模型在测试数据集中的水体提取精度进行量化评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国长江电力股份有限公司 一种基于Ka波段雷达卫星影像水体提取方法
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