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申请/专利权人：东华理工大学南昌校区

摘要：本申请涉及遥感图像树木参数信息提取技术领域，具体涉及一种基于特征交互与聚合网络的树冠分割及树高估算方法，包括如下步骤：生成树木区域的数字正射影像和数字高程模型；构建基于特征交互与聚合网络的树冠分割及树高估算模型。所述基于特征交互与聚合网络的树冠分割及树高估算模型包括基于迁移学习的双通道复合网络、特征交互模块FIM、特征聚合模块FAM和多级特征融合解码器模块；对所述数字正射影像和数字高程模型数据进行树冠描绘和树高标记，生成训练集、验证集和测试集，并对模型进行训练；使用训练完成的模型进行树冠分割及树高估算。本发明能够准确高效地从复杂地形中提取出大面积树冠和树高信息。

主权项：1.一种基于特征交互与聚合网络的树冠分割及树高估算方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：利用无人机影像生成树木区域的数字正射影像DOM和数字高程模型DEM；S2：构建基于特征交互与聚合网络的树冠分割及树高估算模型，所述基于特征交互与聚合网络的树冠分割及树高估算模型包括：能同时提取多源数据信息的基于迁移学习的双通道复合网络、特征交互模块FIM、特征聚合模块FAM和多级特征融合解码器模块；所述基于迁移学习的双通道复合网络包括基于数字正射影像DOM的树木几何结构特征提取网络分支和基于数字高程模型DEM的树木高度特征提取网络分支；所述基于数字正射影像DOM的树木几何结构特征提取网络分支和基于数字高程模型DEM的树木高度特征提取网络分支均为注意力机制网络Transformer，两个特征提取网络分支分别用于提取树木的几何结构特征信息和树木的高度特征信息；所述特征交互模块FIM为位置、通道和空间的三重特征交互模块，用于提取数字正射影像DOM和数字高程模型DEM的互补特征，并实现树木几何结构特征信息和树木高度特征信息的深度交互；所述特征聚合模块FAM为树木几何结构特征信息和树木高度特征信息的聚合模块，用于实现树木几何结构特征信息和树木高度特征信息深度交互后的融合，得到包含树木几何结构特征信息和高度特征信息的加权特征图；所述多级特征融合解码器模块为基于交叉注意力机制的多层级特征交互融合模块，用于实现不同尺度大小特征图的相互融合，并恢复特征图的分辨率，得到最终的树冠分割及树高估算结果；S3：采用数字正射影像DOM和数字高程模型DEM进行树冠描绘和树高标记，得到树冠分割及树高估算的标签数据，并将数字正射影像DOM、数字高层模型DEM及其描绘和标记的对应标签按比例进行划分，作为所述基于特征交互与聚合网络的树冠分割及树高估算模型的训练集、验证集和测试集；S4：使用训练集和验证集对所述基于特征交互与聚合网络的树冠分割及树高估算模型进行训练，并将多级特征融合解码器模块得到的树冠分割及树高估算结果与真实的树冠和树高标签进行损失计算，最后将损失进行反向传播，优化模型的参数，完成模型训练，并使用测试集对模型进行测试；S5：使用训练完成的基于特征交互与聚合网络的树冠分割及树高估算模型对无人机影像生成的数字正射影像DOM和数字高程模型DEM进行树冠分割及树高估算。

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