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摘要：本发明提供的一种基于自适应方法的无监督遥感田块自动提取方法，涉及遥感图像处理技术领域，包括以下步骤：收集设定田块区域的遥感图像数据，并进行预处理；使用预处理后的遥感图像数据构建自适应深度学习网络；采用遥感图像数据中的特征图进行无监督学习；计算与优化田块区域的损失函数；评估聚类结果，提取田块的边界，生成田块分布图；定期获取新的遥感图像数据，更新自适应深度学习网络。本发明采用自适应方法实现遥感田块自动提取，通过预处理统一数据格式，构建自适应深度学习网络，实现高效特征提取，无监督学习和精准的损失函数计算优化，大幅提高了提取的准确性和效率，降低了成本，为农业监测和管理提供了有力支持。

主权项：1.一种基于自适应方法的无监督遥感田块自动提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，收集设定田块区域的遥感图像数据，并进行预处理；步骤二，使用预处理后的遥感图像数据构建自适应深度学习网络，以提取图像特征；其中，构建自适应深度学习网络的具体逻辑为：建立自适应卷积层：设定输入特征图为I，其中，I表示三维张量，其尺寸为H×W×C，H、W、C分别表示遥感图像的高度、宽度与通道数，每个通道包含了特定光谱波段的信息：其自适应卷积操作表示为：Oh，w,c＝∑i，j，kIh′，w′，k·Wi，j,k，得到输出特征图Oh，w，c；其中，h’、w’分表表示卷积操作后的输出特征的高度尺寸和宽度尺寸，其对应的计算公式表示：h′＝h-i+1+2Pi，w′＝w-j+1+2Pj，i和j表示卷积核在输入特征图上滑动时的行和列的位置，k表示对应于输入特征图第k个通道的编号，Pi、Pj分别表示输入特征图的第i行、第j列的两侧添加的填充的总数量；多尺度特征融合：多尺度特征融合技术将不同分辨率的输入特征图进行结合，设Osn为尺度s的输入特征图，将不同尺度的输入特征图进行融合处理，公式表示：O＝FuseOs1，Os2，...，Osn，得到融合后的输出特征图O；其中，Fuse表示融合操作，Os1，Os2，...，Osn表示不同尺度的索引；残差连接：设D为神经网络中某层的输入，D′为该层的输出，使用批量归一化和激活函数进行处理，公式表示：Q＝ReLUBND′+D，得到残差连接的输出Q；其中，ReLU表示激活函数，BN表示批量归一化操作；将提取的图像特征组织成特征图；其中特征图中每个像素点均使用特征向量表示；自适应深度学习网络的构建包括自适应卷积层、多尺度特征融合和残差连接；步骤三，采用遥感图像数据中的特征图进行无监督学习；其中，无监督学习的具体方法为：使用聚类算法对特征图中任一的像素点进行分组处理，使用公式：计算得到簇内误差平方和J；其中，vx表示田块区域中在像素点x时的数据点，A表示田块区域中数据点的总数，μy为第y个簇的中心且其值表示该簇所有点的均值，miny表示每个数据点vx找到距离||vx-μy||2最小的簇中心μy，||||表示欧几里得范数；步骤四，计算与优化田块区域的损失函数，具体为：衡量聚类结果与实际田块分布之间的差异，并进行优化，利用公式得到田块的损失函数M；其中，vx表示田块区域中在位置x时的数据点，A表示田块区域中数据点的总数，表示重建的田块特征；根据损失函数的梯度使用优化算法更新网络权重，公式表示：其中，δt+1、δt分别表示在第t、t+1个时间步的网络权重，δ表示网络权重，η表示学习率，表示梯度，表示损失函数的梯度；步骤五，评估聚类结果，提取田块的边界，生成田块分布图的具体方式为：设定分组处理迭代次数阈值JU，重复进行分组处理得到对应的簇内误差平方和Je，e表示分组处理的时间顺序得到簇内误差平方和的编号；记录重复分组处理的次数，将分组处理迭代次数阈值与其重复分组处理的次数进行差值计算，得到迭代剩余次数P1；在迭代剩余次数为零时，停止分组处理；按照时间顺序将相邻的簇内误差平方和进行差值计算，得到误差邻影值P2；对当前已重复分组处理得到的簇内误差平方和进行方差计算，利用公式，得到显著变化值P3；其中，表示重复分组处理的簇内误差平方和的均值；将迭代剩余次数、误差邻影值和显著变化值进行加权处理，利用公式P＝P1×p1+P2×p2+P3×p3，得到簇收敛值P；其中，p1、p2、p3分别表示迭代剩余次数、误差邻影值和显著变化值所对应的权重；设置收敛阈值，将簇收敛值与其收敛阈值进行比对，若簇收敛值大于或等于其收敛阈值，表示簇中心未达到预期结果；反之，若簇收敛值小于其收敛阈值，表示簇中心不再显著变化或达到预期效果；将聚类完成属于同一簇的像素点视为同一田块的一部分，从而识别出田块的边界；使用形态学操作或边缘检测算法来细化田块的边界；将识别出的田块的边界在地图上标记出来，生成田块分布图；步骤六，定期获取新的遥感图像数据，更新自适应深度学习网络，以适应季节变化和作物生长周期。

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