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申请/专利权人：环天智慧科技股份有限公司
摘要：本发明公开了基于多任务学习的自然田型检测方法，包括以下步骤：步骤S1，利用耕地图斑的边界信息生成田垄折线图斑；步骤S2，获取具有田垄边界的训练遥感样本；步骤S3，构造一个语义分割模型，步骤S4，构造一个拓扑网络模型，利用分割出的田垄识别折点信息；步骤S5，输入收集到不同地域的影像，利用多任务组合的语义分割模型和拓扑网络模型分割出耕地和田垄折线图斑，将田垄折线图斑嵌入耕地，得到最终共线后的耕地检测图斑结果。通过本发明中的方法，通过利用语义分割的能力将影像分为耕地、田垄和背景，不需要时序影像；通过进一步处理田垄的特征图，获取耕地之间的缝隙，利用拓扑网络学习田垄之间的连接关系，细分出自然田型。
主权项：1.基于多任务学习的自然田型检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1，收集设定时期内的遥感影像与该时期内的遥感影像的耕地图斑，利用耕地图斑的边界信息生成田垄折线图斑；步骤S2，对耕地图斑以及遥感影像进行预处理，获取具有田垄边界的训练遥感样本；步骤S3，构造语义分割模型，用于分割遥感影像中的背景、耕地和田垄；步骤S4，构造一个拓扑网络模型，利用步骤S3中分割出的田垄来识别田垄折点信息，给折点匹配最佳连接线；步骤S5，输入收集到不同地域的遥感影像，利用语义分割模型和拓扑网络模型分割出耕地和田垄折线图斑，将田垄折线图斑嵌入耕地，得到最终共线后的耕地检测图斑结果。
全文数据：
权利要求：
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