一种基于制造技术

本发明专利技术公开了一种基于

【技术实现步骤摘要】
一种基于UNetMFormer网络的遥感影像水体提取方法、系统及设备


[0001]本专利技术属于遥感技术与计算机视觉技术交叉领域，涉及一种遥感影像水体提取方法
、
系统及设备，具体涉及一种基于
UNetMFormer
网络的遥感影像水体提取方法
、
系统及设备
。

技术介绍

[0002]随着技术的进步，传感器体量的不断增长和无人机的广泛应用，遥感技术正在进一步发展壮大
(
文献
1)。
许多传感器，特别是高分辨光学卫星和无人机，成为了地球观测的重要平台
。
美国航天局在
1972
年发射了第一颗用于测量和研究地球表面的卫星，这一事件标志着人们开始从太空角度监测地球表面陆地覆盖
(
文献
2)。
之后，哨兵
、SPOT、
高分等大量卫星被发射用于各自目的
。
根据传感器成像波段的不同，遥感传感器可以分为光学遥感传感器和合成孔径雷达传感器
。
光学遥感本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于
UNetMFormer
网络的遥感影像水体提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取目标流域遥感影像并对遥感影像中的水体进行标注；步骤2：通过直方图匹配标注后的遥感影像；步骤3：将匹配后的遥感影像输入
UNetMFormer
网络，对遥感影像中的水体进行预测
。2.
根据权利要求1所述的基于
UNetMFormer
网络的遥感影像水体提取方法，其特征在于：步骤3中，所述
UNetMFormer
网络，包括优化下采样结构
、
全局和局部特征提取结构
、
结合多输出的优化上采样结构；所述优化下采样结构，包括五级下采样模块，每一级下采样模块均以2的比例因子对特征图进行下采样，每一级下采样模块后都设置有归一化操作层和加入激活层；所述全局和局部特征提取结构，包括第一全局和局部特征提取模块
、
第一加权和运算模块
、
第二全局和局部特征提取模块
、
第二加权和运算模块
、
第三全局和局部特征提取模块
、
第三加权和运算模块和卷积层；第五级下采样模块输出输入所述第一全局和局部特征提取模块，所述第一全局和局部特征提取模块输出与第四级下采样模块输出经过所述第一加权和运算模块后输入所述第二全局和局部特征提取模块；所述第二全局和局部特征提取模块输出与第三级下采样模块输出经过所述第二加权和运算模块后输入所述第三全局和局部特征提取模块；所述第三全局和局部特征提取模块输出与第二级下采样模块输出经过所述第三加权和运算模块后输入所述卷积层；所述结合多输出的优化上采样结构，包括第一上采样模块
、
第二上采样模块
、
第三上采样模块
、
第四上采样模块
、
第一融合模块和第二融合模块；所述第一全局和局部特征提取模块
、
第二全局和局部特征提取模块
、
第三全局和局部特征提取模块的输出分别经过所述第一上采样模块
、
第二上采样模块
、
第三上采样模块后经过所述第一融合模块融合特征输出；所述卷积层的输出分别经过所述第四上采样模块后，与所述第一融合模块的输出经过第二融合模块融合特征后输出最终的实体提取结果
。3.
根据权利要求2所述的基于
UNetMFormer
网络的遥感影像水体提取方法，其特征在于：每一级下采样模块产生的语义特征与解码器的全局和局部特征提取模块产生的特征使用加权和运算进行聚合，加权求和运算根据两个特征对分割精度的贡献有选择地对其进行加权；加权的计算公式为：
F
＝
φ
.R+(1
‑
φ
).MT
；其中，
F
代表融合特征，
R
代表每一级下采样模块产生的特征，
MT
代表解码器的全局和局部特征提取模块产生的特征，
φ
代表权重比例
。4.
根据权利要求2所述的基于
UNetMFormer
网络的遥感影像水体提取方法，其特征在于：所述第一全局和局部特征提取模块，为全局
‑
局部多尺度上下文结构，包括全局分支
、
局部分支
、
融合层
、
卷积层
、
批量归一化操作层和卷积层，所述全局分支
、
局部分支输出经过所述融合层融合后，依次通过卷积层
、
批量归一化操作层和卷积层后输出；所述全局分支，包括窗口分割层
、
第一点积层
、
归一化指数函数层
、
第二点积层和十字形窗口上下文交互模块，输出全局上下文特征；所述窗口分割层由顺序连接的卷...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈智雄，高贤君，杨栋杰，杨元维，王锦洋，张永年，王军德，陈小鸿，尹成，黄仡凡，史少远，冯宣，董斯源，
申请(专利权)人：长江大学，
类型：发明
国别省市：