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申请/专利权人：浙江工业大学;杭州海康威视数字技术股份有限公司

摘要：多层次语义边界分割的高分辨遥感影像农田提取方法，包括：步骤1：农田语义边界提取：步骤2：农田边界阈值设置：步骤3：农田边界阈值分割：步骤4：农田边界细化：步骤5：农田边界迭代分割与细化：步骤6：农田矢量对象构建。本发明以边缘检测网络得到的边界强度图作为输入，采用多层次阈值分割方法，提取精细边界。其中，高阈值分割结果能够保证分割结果尽量贴合真实边界，低阈值使得构建的地物对象尽可能完整。从而，使得细化结果既能保持较高的边界定位精度，又具有较好的完整性。

主权项：1.多层次语义边界分割的高分辨遥感影像农田提取方法，包括以下步骤：步骤1：农田语义边界提取：利用边缘检测网络Bi-DirectionalCascadeNetwork提取遥感影像的农田边界，得到农田边界强度图K，K的边界强度范围为[0,255]；边界强度图中，边界可能性随着值ki∈K的增大而增加，当像素的边界强度值为0时，表示该像素是边界的可能性最低；而边界强度值为255时，表示该像素是边界的可能性最高；步骤2：农田边界阈值设置：选取由大到小的多个阈值，得到一个阈值集合；首先选取第一个阈值g1，之后，每次以数值d作为步长，其中d＜255,d∈N*，在[0,255]区间内选取多个阈值，第i个阈值表示为：gi＝g1-i-1×d,0≤gi＜g1≤2551得到一个为等差递减序列的多阈值集合G：G＝{g1,g2,g3,...,gm}2其中，阈值满足gi＞gi+1,i＝1,2,..,m-1，m表示阈值的个数；步骤3：农田边界阈值分割：根据选定的gi∈G对步骤1中得到的农田边界强度图K进行阈值分割，得到阈值分割图pi， pir,c表示阈值分割图Pi中第r行，第c列是否为边缘，将边界强度值大于等于gi的像素强度值置为255，表示边界；边界强度值小于gi的像素值置为0，表示非边界；得到的是一个由0和255组成的二值图；步骤4：农田边界细化：利用细化算法，对步骤3得到的二值图pi进行细化，细化算法使用Zhang-Suen算法；该步骤得到单像素宽度的边界，用255表示；非边界像素强度值为0，整幅影像的细化边界表示为Ti；细化时，新的细化结果保留上一次细化结果，即Ti包含第i-1轮的细化结果Ti-1，可以表示为： 细化操作以一个像素宽度作为边界线条宽度进行拓扑连接，利用了二值图pi相对于pi-1更好的连通性，连接Ti-1中的不连续边界，提高边界的完整性；步骤5：农田边界迭代分割与细化：依次按照多阈值集合gi∈G,i＝1,2,...,m中的阈值，按照步骤3至步骤4进行分割和细化；得到根据阈值gi∈G，i＝1，2,...,m得到的农田边界细化结果图集合T：T＝{T1,T2,…,Tm}5其中，Ti∈T表示由阈值gi∈G分割细化得到的边界，由于新的细化边界能够保持前一次的细化结果，即满足： 通过逐层细化得到更好的边界贴合性和完整性；步骤6：农田矢量对象构建：对步骤5中得到的最后一个阈值gm得到农田边界细化结果Tm进行矢量化操作，即将得到的完整农田边界图中的边界线条作为外框轮廓，将外框轮廓形成的封闭区域作为农田地块，完成对研究区域的农田矢量对象的构建。

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