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申请/专利权人：陕西九州遥感信息技术有限公司;西安交通大学;中国人民解放军92859部队;青岛海洋地质研究所

摘要：本发明公开一种基于耦合图谱特征的海岸线深度学习遥感提取方法，遥感影像选择RGB与近红外波段四个波段，搭建深度学习网络模型并对模型结构进行改造。模型自动将训练集样本训练得到的海陆二值图与标注的海陆二值图进行比较、分析，再进行反向传播优化网络、自行学习，获取海陆二值图网络模型；然后将遥感影像输入海陆二值图网络模型中，海陆二值图网络模型对输入的遥感影像进行质量控制，将得出的海陆分割区域二值图进行矢量化和海岸线生成操作，最终得到海岸带区域遥感影像的海岸线。本发明利用图谱特征耦合的方式，一方面解决了海岸线提取精度低的问题，另一方面提高了海岸线提取的速度，为自动高效的提取高分辨率影像海岸线提供了支持。

主权项：1.基于耦合图谱特征的海岸线深度学习遥感提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、遥感图像预处理与信息提取：步骤S11、对原始遥感卫星影像预处理结果进行标注，获取遥感卫星影像的水体部分和陆地部分，得到标注的海陆二值图；步骤S12、对S11得到的标注的海陆二值图进行裁剪，获取训练集和测试集，数据集中遥感影像包括RGB与近红外波段四个波段；步骤S2、构建深度学习网络模型并进行训练：步骤S21、搭建深度学习多波段图谱耦合岸线提取模型，并将步骤S1训练集样本输入深度学习多波段岸线提取模型进行训练，深度学习多波段岸线提取模型自动将训练集样本训练得到的海陆二值图与标注的海陆二值图进行比较、分析，再进行反向传播优化网络、自行学习，获取海陆二值图网络模型；步骤S22、将步骤S1得到的测试集输入S21获得的海陆二值图网络模型中进行准确度检测；将遥感卫星影像输入到海陆二值图网络模型中，海陆二值图网络模型对输入的遥感卫星影像进行质量控制；步骤S23、当海陆二值图网络模型不满足质控条件时，重复S22的操作直到海陆二值图网络模型满足质控条件；当海陆二值图网络模型满足条件时，执行步骤S3；步骤S3、海岸线提取与矢量化：将S2提取得到的海陆分割区域二值图进行矢量化和海岸线生成操作，获取海岸带区域遥感影像的海岸线。

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百度查询： 陕西九州遥感信息技术有限公司 西安交通大学 中国人民解放军92859部队 青岛海洋地质研究所 基于耦合图谱特征的海岸线深度学习遥感提取方法