耕地识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种耕地识别方法、装置、设备及存储介质，包括：获取待识别影像数据；将待识别影像数据输入至耕地识别模型，以利用耕地识别模型对待识别影像数据进行多任务识别，输出耕地范围结果和耕地边界识别结果；其中，耕地识别模型是基于待训练遥感影像以及待训练遥感影像样本对应的耕地范围结果标签和耕地边界识别结果标签，进行空间注意力机制的多任务训练获得。本发明专利技术通过采用基于空间注意力机制的耕地识别模型进行耕地范围和耕地边界多任务识别，增加对行道树和田间道路的识别能力，通过增加空间注意力机制，可突出其重点特征和细节信息的技术手段，从而解决了耕地识别准确性较低的技术问题，提高了耕地识别的准确性。提高了耕地识别的准确性。提高了耕地识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
耕地识别方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及耕地应用
，尤其涉及一种耕地识别方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]耕地资源是保障粮食安全的基础，中国耕地面积广阔，要进行耕地的非农化、非粮化、耕地的弃耕与休耕监测，精准的耕地识别十分有必要。
[0003]但是耕地农业景观复杂多样，地块面积小且较为破碎，田间道路、行道树的存在，大大增加了耕地识别的难度。近年来，随着中高分辨率影像的大量普及，利用中高分辨率影像，能够从视觉上区分出耕地、行道树以及田间道路，但是由于行道树的遮挡，且行道树本身体现出来的植被信息，难以从视觉上准确将田间道路和行道树从耕地图斑中区分出来，导致耕地识别的准确性较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种耕地识别方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有技术中由于行道树的遮挡，且行道树本身体现出来的植被信息，难以准确将田间道路和行道树从耕地图斑中区分出来的缺陷，旨在提耕地识别的准确性。
[0005]本专利技术提供一种耕地识别，包括：
[0006]获取待识别影像数据；
[0007]将所述待识别影像数据输入至耕地识别模型，以利用所述耕地识别模型对所述待识别影像数据进行多任务识别，输出耕地范围结果和耕地边界识别结果；
[0008]其中，所述耕地识别模型是基于预先收集的待训练遥感影像以及所述待训练遥感影像对应的耕地范围结果标签和耕地边界识别结果标签，进行空间注意力机制的多任务训练获得。
[0009]可选地，根据本专利技术提供的一种耕地识别，所述耕地识别模型包括编码模块、解码模块、空间注意力模块和多任务像素分类模块，其中：
[0010]所述编码模块包括若干个串联的编码单元，除最后一个编码单元外每个编码单元包括残差块和最大池化层，最后一个编码单元包括残差块；
[0011]所述解码模块包括若干个串联的解码单元，每个解码单元包括上采样层、特征连接层和残差块；
[0012]各个编码单元中的残差块的输出通过所述空间注意力模块进行优化处理后输入至对应的解码单元中；
[0013]最后一个解码单元的残差块的输出作为所述多任务像素分类模块的输入。
[0014]可选地，根据本专利技术提供的一种耕地识别，所述通过预先训练的耕地识别模型，对所述待识别影像数据进行多任务识别，得到所述待识别影像数据对应的耕地范围和耕地边界，包括：
[0015]通过第一个编码单元中的残差块对所述待识别影像数据进行特征提取，得到第一编码单元中残差块输出的编码特征图；
[0016]通过第一个编码单元中的最大池化层对所述编码特征图进行池化处理，得到池化处理特征图，并将所述池化处理特征图作为下一个编码单元的输入，直至得到最后一个编码单元中残差块输出的编码特征图；
[0017]在除最后一个编码单元外各个编码单元输出的编码特征图中筛选得到与最后一个编码单元的编码特征图相匹配的第一目标编码特征图；
[0018]通过所述空间注意力模块对所述第一目标编码特征图和所述最后一个编码单元的编码特征图进行特征优化，得到第一优化特征图；
[0019]通过第一个解码单元中的上采样层对所述最后一个编码单元的编码特征图进行上采样处理，得到第一上采样特征图；
[0020]通过所述特征连接层对所述第一优化特征图和所述第一上采样特征图进行特征连接，得到第一目标连接特征图；
[0021]通过第一个解码单元中的残差块对所述第一目标连接特征图进行解码，得到当前解码单元输出的解码特征图；
[0022]基于各所述编码单元输出的编码特征图以及所述当前解码单元输出的解码特征图，确定下一个解码单元中残差块的输入特征图，直至得到最后一个编码单元输出的解码特征图；
[0023]将所述最后一个解码单元输出的解码特征图输入至所述多任务像素分类模块，得到所述耕地范围结果和所述耕地边界识别结果。
[0024]可选地，根据本专利技术提供的一种耕地识别，所述基于各所述编码单元输出的编码特征图以及所述当前解码单元输出的解码特征图，确定下一个解码单元中残差块的输入特征图，直至得到最后一个编码单元输出的解码特征图，包括：
[0025]基于各所述编码单元中残差块输出的编码特征图，筛选得到与所述当前解码单元的解码特征图相匹配的第二目标编码特征图；
[0026]通过所述空间注意力模块对所述第二目标编码特征图和所述解码特征图进行特征优化，得到第二优化特征图；
[0027]通过当前解码单元的下一个解码单元中的上采样层对当前解码单元的输出的解码特征图进行上采样处理，得到第二上采样特征图；
[0028]通过所述下一个解码单元中的特征连接层对所述第二优化特征图和所述第二上采样特征图进行特征连接，得到第二目标连接特征图，并将所述第二目标连接特征图作为所述下一个解码单元中残差块的输入，以得到所述下一个解码单元的解码特征图；
[0029]返回执行所述基于各所述编码单元中残差块输出的编码特征图，筛选得到与所述当前解码单元的解码特征图相匹配的第二目标编码特征图的步骤，直至得到最后一个解码单元输出的解码特征图。
[0030]可选地，根据本专利技术提供的一种耕地识别，所述空间注意力模块包括第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层和、滤波器和第一上采样层，所述通过所述空间注意力模块对所述第二目标编码特征图和所述解码特征图进行特征优化，得到第二优化特征图，包括：
[0031]通过所述第一卷积层对所述第二目标编码特征图进行卷积处理，得到第一特征
图；
[0032]通过所述第二卷积层对所述解码特征图进行卷积处理，得到第二特征图；
[0033]通过所述第三卷积层和所述滤波器对所述第一特征图和所述第二特征图进行卷积处理，得到第三特征图；
[0034]通过所述第一上采样层对所述第三特征图进行上采样处理，得到第四特征图；
[0035]基于所述第四特征图，对所述第二目标编码特征图进行更新处理，得到所述第二优化特征图。
[0036]可选地，根据本专利技术提供的一种耕地识别，所述耕地识别模型基于如下步骤训练得到：
[0037]获取待训练遥感影像；
[0038]将所述待训练遥感影像输入待训练耕地识别模型，输出训练耕地范围结果和训练耕地边界结果；
[0039]基于所述训练耕地范围结果、训练耕地边界结果、所述待训练遥感影像对应的耕地范围结果标签和耕地边界识别结果标签，计算得到目标损失值；
[0040]基于所述目标损失值，对所述待训练耕地识别模型进行空间注意力机制的多任务迭代训练，得到所述耕地识别模型。
[0041]可选地，根据本专利技术提供的一种耕地识别，所述基于所述训练耕地范围结果、训练耕地边界结果、所述待训练遥感影像对应的耕地范围结果标签和耕地边界识别结果标签，通过预先设置的目标损失函数，计算得到目标损失值，包括：
[0042]通过预先设置的目标损失函数，计算所述训练耕地范围结果和所述耕本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种耕地识别方法，其特征在于，包括：获取待识别影像数据；将所述待识别影像数据输入至耕地识别模型，以利用所述耕地识别模型对所述待识别影像数据进行多任务识别，输出耕地范围结果和耕地边界识别结果；其中，所述耕地识别模型是基于预先收集的待训练遥感影像以及所述待训练遥感影像对应的耕地范围结果标签和耕地边界识别结果标签，进行空间注意力机制的多任务训练获得。2.根据权利要求1所述的耕地识别方法，其特征在于，所述耕地识别模型包括编码模块、解码模块、空间注意力模块和多任务像素分类模块，其中：所述编码模块包括若干个串联的编码单元，除最后一个编码单元外每个编码单元包括残差块和最大池化层，最后一个编码单元包括残差块；所述解码模块包括若干个串联的解码单元，每个解码单元包括上采样层、特征连接层和残差块；各个编码单元中的残差块的输出通过所述空间注意力模块进行优化处理后输入至对应的解码单元中；最后一个解码单元的残差块的输出作为所述多任务像素分类模块的输入。3.根据权利要求2所述的耕地识别方法，其特征在于，所述通过预先训练的耕地识别模型，对所述待识别影像数据进行多任务识别，得到所述待识别影像数据对应的耕地范围和耕地边界，包括：通过第一个编码单元中的残差块对所述待识别影像数据进行特征提取，得到第一编码单元中残差块输出的编码特征图；通过第一个编码单元中的最大池化层对所述编码特征图进行池化处理，得到池化处理特征图，并将所述池化处理特征图作为下一个编码单元的输入，直至得到最后一个编码单元中残差块输出的编码特征图；在除最后一个编码单元外各个编码单元输出的编码特征图中筛选得到与最后一个编码单元的编码特征图相匹配的第一目标编码特征图；通过所述空间注意力模块对所述第一目标编码特征图和所述最后一个编码单元的编码特征图进行特征优化，得到第一优化特征图；通过第一个解码单元中的上采样层对所述最后一个编码单元的编码特征图进行上采样处理，得到第一上采样特征图；通过所述特征连接层对所述第一优化特征图和所述第一上采样特征图进行特征连接，得到第一目标连接特征图；通过第一个解码单元中的残差块对所述第一目标连接特征图进行解码，得到当前解码单元输出的解码特征图；基于各所述编码单元输出的编码特征图以及所述当前解码单元输出的解码特征图，确定下一个解码单元中残差块的输入特征图，直至得到最后一个编码单元输出的解码特征图；将所述最后一个解码单元输出的解码特征图输入至所述多任务像素分类模块，得到所述耕地范围结果和所述耕地边界识别结果。
4.根据权利要求3所述的耕地识别方法，其特征在于，所述基于各所述编码单元输出的编码特征图以及所述当前解码单元输出的解码特征图，确定下一个解码单元中残差块的输入特征图，直至得到最后一个编码单元输出的解码特征图，包括：基于各所述编码单元中残差块输出的编码特征图，筛选得到与所述当前解码单元的解码特征图相匹配的第二目标编码特征图；通过所述空间注意力模块对所述第二目标编码特征图和所述解码特征图进行特征优化，得到第二优化特征图；通过当前解码单元的下一个解码单元中的上采样层对当前解码单元的输出的解码特征图进行上采样处理，得到第二上采样特征图...

【专利技术属性】
技术研发人员：田富有，朱亮，吴炳方，曾红伟，张淼，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：