一种基于Unet模型的目标区域用地信息的预测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于Unet模型的目标区域用地信息的预测方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：将预处理后的卫星遥感影像数据输入至优化后的Unet模型中，对目标区域的用地信息进行预测，输出包括目标区域用地图像的预测结果，采用本申请实施例提供的预测方法，由于采用了预设格式的卫星遥感影像数据，并对该卫星遥感影像数据进行预处理，使得预处理后的卫星遥感影像数据不仅携带有对应的空间信息，还携带有在优化后的Unet模型中的通道信息，且该通道的数量为预设数量，预设数量比现有的三个通道的数量要多，因此，采用该预测方法能够获得的预测结果更加精准，输出的目标区域用地图像更加符合实际的目标区域用地情况。地情况。地情况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Unet模型的目标区域用地信息的预测方法和装置


[0001]本专利技术涉及计算机
，特别涉及一种基于Unet模型的目标区域用地信息的预测方法和装置。

技术介绍

[0002]自然保护地人类活动指在自然保护地内发生的、影响自然保护地保护对象和生态环境状况的各类开发建设及生产、生活活动，包括矿产资源开发、工业开发、能源开发、旅游开发、交通开发、养殖开发和其它活动等。其中本文中的农业用地包括有水田、旱地、养殖场等。
[0003]在自然保护地人类活动遥感监测领域，行业应用方面主要依靠人工解译。传统的以光谱分析特征为基础的监督分类和非监督分类在自然保护区识别人类活动中应用比较广泛，但基于监督分类和非监督分类的传统分类方法的分类精度在很大程度上取决于影像质量和时相选取。随着深度学习技术的迅速发展，引入计算机视觉领域的最新技术来解决遥感领域的难题逐渐成为可能，目前深度学习方法主要应用于遥感影像建筑提取等方面，专门针对自然保护地人类活动的研究则较少。
[0004]现有的目标区域用地信息的预测方法的预测准确率不高，是待解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种基于Unet模型的目标区域用地信息的预测方法、装置、计算机设备和存储介质。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种基于Unet模型的目标区域用地信息的预测方法，所述方法包括：
[0007]获取目标区域、且具有预设格式的卫星遥感影像数据；
[0008]基于第一预设方式对所述卫星遥感影像数据进行预处理，得到预处理后的卫星遥感影像数据；
[0009]将训练集中的训练样本均输入至Unet模型中进行迭代训练，直至测试集的损失函数达到恒定值为止，输出优化后的Unet模型；
[0010]将所述预处理后的卫星遥感影像数据输入至所述优化后的Unet模型中，对目标区域的用地信息进行预测，输出包括目标区域用地图像的预测结果，所述预处理后的卫星遥感影像数据中携带有对应的空间信息和在所述优化后的Unet模型中的通道信息，所述预处理的卫星遥感影像数据在所述优化后的Unet模型中具有预设数量、且能够表征所述目标区域的用地信息的通道。
[0011]在一种实施方式中，所述基于第一预设方式对所述卫星遥感影像数据进行预处理
包括：
[0012]根据目标区域的数字高程模型地形数据和预设校正方式，对所述卫星遥感影像数据中的任意一个影像数据进行几何校正处理；和/或，
[0013]对所述卫星遥感影像数据中的任意一个影像数据进行辐射定标处理，以将所述卫星遥感影像数据中的任意一个影像数据的亮度灰度值转换为对应的辐射亮度值；和/或，
[0014]对所述卫星遥感影像数据中的任意一个影像数据进行大气校正处理，以获得地物反射率数据；和/或，
[0015]对所述卫星遥感影像数据进行镶嵌及裁剪处理，以获得所述目标区域内的预设区域范围内的卫星遥感影像数据。
[0016]在一种实施方式中，在所述将训练集中的训练样本均输入至Unet模型中进行迭代训练之前，所述方法还包括：
[0017]根据第二预设方式构建基于Unet模型的数据集，所述数据集包括由多个训练样本构成的所述训练集、由多个验证样本构成的验证集和由多个测试样本构成的测试集。
[0018]在一种实施方式中，所述根据第二预设方式构建基于Unet模型的数据集包括：
[0019]通过预设工具对所述预处理后的卫星遥感影像数据进行矢量化处理，并标注出所述目标区域内待识别的目标对象区域范围；
[0020]基于地理数据格式操作库，对所述预处理后的卫星遥感影像数据中的任意一个影像数据按照预设顺序切割方式进行切割处理，得到对应的多张第一预设尺寸的影像数据，所述任意一个影像数据和对应的多张预设尺寸的影像数据均携带有对应的第一空间信息；
[0021]通过预设数据增强方式对基于任意一个影像数据所对应的多张预设尺寸的影像数据进行数据增强处理，得到对应的增强后的卫星遥感影像数据；
[0022]按照预设比例，将所述增强后的卫星遥感影像数据配置为所述训练集、所述验证集和所述测试集。
[0023]在一种实施方式中，所述通过预设数据增强方式对基于任意一个影像数据所对应的多张预设尺寸的影像数据进行数据增强处理包括：
[0024]按照预设翻转方向，对基于任意一个影像数据所对应的多张预设尺寸的影像数据进行翻转处理；和/或，
[0025]按照预设旋转角度，对基于任意一个影像数据所对应的多张预设尺寸的影像数据进行旋转处理；和/或，
[0026]对基于任意一个影像数据所对应的多张预设尺寸的影像数据进行模糊处理；和/或，
[0027]对基于任意一个影像数据所对应的多张预设尺寸的影像数据进行添加高斯滤波处理。
[0028]在一种实施方式中，所述将训练集中的训练样本均输入至Unet模型中进行迭代训练包括：
[0029]构建基于卷积神经网络的所述Unet模型，所述Unet模型具有四个通道，所述四个通道分别为红光波段的第一通道、绿光波段的第二通道、蓝光波段的第三通道和近红外波段的第四通道；
[0030]对所述Unet模型的多个模型参数进行初始化处理，多个模型参数包括Unet卷积神
经网络的分类数、训练次数和学习率；
[0031]通过交叉熵损失函数计算损失率，通过反向传播计算多个模型参数中的任意一个参数的梯度，以及通过预设算法动态更新对应的网络参数。
[0032]在一种实施方式中，所述将所述预处理后的卫星遥感影像数据输入至所述优化后的Unet模型中，对目标区域的用地信息进行预测，输出包括所述目标区域用地图像的预测结果包括：
[0033]按照预设图像切割方式，对所述预处理后的卫星遥感影像数据中的任意一个影像数据进行图像切割处理，得到对应的多张第二预设尺寸的影像数据，所述多张第二预设尺寸的影像数据均携带有对应的第二空间信息；
[0034]将对应的多张第二预设尺寸的影像数据依次输入至所述优化后的Unet模型中，对所述目标区域的所述用地信息进行预测，预测得到对应的多张第三预设尺寸的图像，所述多张第三预设尺寸的图像均具有对应的第三空间信息；
[0035]基于预设拼接方式，对所述多张第三预设尺寸的图像进行图像拼接，得到拼接后的目标区域用地图像，输出包括所述目标区域用地图像的所述预测结果。
[0036]第二方面，本申请实施例提供了一种基于Unet模型的目标区域用地信息的预测装置，所述装置包括：
[0037]获取模块，用于获取目标区域、且具有预设格式的卫星遥感影像数据；
[0038]预处理模块，用于基于第一预设方式对所述获取模块获取的所述卫本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Unet模型的目标区域用地信息的预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域、且具有预设格式的卫星遥感影像数据；基于第一预设方式对所述卫星遥感影像数据进行预处理，得到预处理后的卫星遥感影像数据；将训练集中的训练样本均输入至Unet模型中进行迭代训练，直至测试集的损失函数达到恒定值为止，输出优化后的Unet模型；将所述预处理后的卫星遥感影像数据输入至所述优化后的Unet模型中，对目标区域的用地信息进行预测，输出包括目标区域用地图像的预测结果，所述预处理后的卫星遥感影像数据中携带有对应的空间信息和在所述优化后的Unet模型中的通道信息，所述预处理的卫星遥感影像数据在所述优化后的Unet模型中具有预设数量、且能够表征所述目标区域的用地信息的通道。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一预设方式对所述卫星遥感影像数据进行预处理包括：根据目标区域的数字高程模型地形数据和预设校正方式，对所述卫星遥感影像数据中的任意一个影像数据进行几何校正处理；和/或，对所述卫星遥感影像数据中的任意一个影像数据进行辐射定标处理，以将所述卫星遥感影像数据中的任意一个影像数据的亮度灰度值转换为对应的辐射亮度值；和/或，对所述卫星遥感影像数据中的任意一个影像数据进行大气校正处理，以获得地物反射率数据；和/或，对所述卫星遥感影像数据进行镶嵌及裁剪处理，以获得所述目标区域内的预设区域范围内的卫星遥感影像数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将训练集中的训练样本均输入至Unet模型中进行迭代训练之前，所述方法还包括：根据第二预设方式构建基于Unet模型的数据集，所述数据集包括由多个训练样本构成的所述训练集、由多个验证样本构成的验证集和由多个测试样本构成的测试集。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据第二预设方式构建基于Unet模型的数据集包括：通过预设工具对所述预处理后的卫星遥感影像数据进行矢量化处理，并标注出所述目标区域内待识别的目标对象区域范围；基于地理数据格式操作库，对所述预处理后的卫星遥感影像数据中的任意一个影像数据按照预设顺序切割方式进行切割处理，得到对应的多张第一预设尺寸的影像数据，所述任意一个影像数据和对应的多张预设尺寸的影像数据均携带有对应的第一空间信息；通过预设数据增强方式对基于任意一个影像数据所对应的多张预设尺寸的影像数据进行数据增强处理，得到对应的增强后的卫星遥感影像数据；按照预设比例，将所述增强后的卫星遥感影像数据配置为所述训练集、所述验证集和所述测试集。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过预设数据增强方式对基于任意一个影像数据所对应的多张预设尺寸的影像数据进行数据增强处理包括：按照预设翻转方向，对基于任意一个影像数据所对应的多张预设尺寸的影像数据进行
翻转处理；和/或，按照预设旋转角度，对基于任意一个影像数据所对应的多张预设尺寸的影像数据进行旋转处理；和/或，对基于任意一个...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄铜，丁亚雄，阮鲲，曹磊，王绍武，丁娜娜，李杨杨，张政，冯婉玲，
申请(专利权)人：中科三清科技有限公司，
类型：发明
国别省市：