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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明涉及一种基于U‑Net的湖泊围网养殖区自动提取方法，包括：选择高精度的遥感数据源并进行预处理；得到组合后的SAR影像；构建湖泊围网数据集；采用U‑Net模型构建湖泊围网提取模型，将湖泊围网数据集划分为训练集和验证集，将训练集输入湖泊围网提取模型进行训练；对待提取的湖泊SAR影像进行提取，得到湖泊围网初步提取结果；对初步提取结果进行处理，得到湖泊围网最终提取结果。本发明采用的U‑Net网络结构极大降低了网络参数设置的复杂度，具有局部感知和参数共享特点，显著降低了模型的复杂度，减少了权值数量，网络本身具有特征提取功能，可有效从样本中学习相应特征，避免复杂的特征提取过程；能够及时、快速、准确地实现湖泊围网养殖区的自动提取。
主权项：1.一种基于U-Net的湖泊围网养殖区自动提取方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：1选择高精度的遥感数据源并进行预处理：获取研究湖泊的长时序Sentinel-1SAR影像，对影像进行预处理，得到预处理后的SAR影像；所述预处理包括辐射校正和去噪处理；2选择组合后的SAR影像：在预处理后的SAR影像波段中选择VV波段和VH波段，将VV波段和VH波段相乘得到VVmVH特征，并将VV波段、VH波段和VVmVH特征进行组合，得到组合后的SAR影像；3构建湖泊围网数据集：标注围网制作像素级二值标签图，将组合后的SAR影像及标注的二值标签图进行裁剪，然后对标签与影像进行数据增强，最终得到湖泊围网SAR图像和二值标签图构成的湖泊围网数据集；4构建湖泊围网提取模型及训练：采用U-Net模型构建湖泊围网提取模型，将湖泊围网数据集按照4：1的比例划分为用于进行模型训练的训练集，以及用于进行精度验证的验证集，将训练集输入湖泊围网提取模型进行训练；5通过训练后的湖泊围网提取模型对待提取的湖泊SAR影像进行提取，得到湖泊围网初步提取结果，初步提取结果为包含湖泊围网信息的二值化图像；6将初步提取结果进行优化：通过降噪处理和断线连接的方法对初步提取结果进行处理，得到湖泊围网最终提取结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种基于U-Net的湖泊围网养殖区自动提取方法
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