【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其涉及一种黑土区侵蚀沟卫星遥感智能提取方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、东北黑土区位于松辽流域，在多种因素的综合影响下，黑土区水土流失问题显著，侵蚀沟是受水力、风力、冻融及重力等作用，地表径流集中冲刷形成横截面为“u”或“v”型的沟道，是黑土区水土流失问题的集中表现，当前侵蚀沟的监测方法主要有遥感监测、地面观测和调查统计等。基于遥感影像的侵蚀沟提取方法主要分为目视解译、基于像元的分类、面向对象分析等。当前主流的深度学习语义分割模型有deeplabv3+、unet、pspnet等，可以直接端到端的提取目标轮廓，由于侵蚀沟在不同区域的形态特征、尺度多样，且其边缘形态复杂，即使采用先进的语义分割模型，精确地对侵蚀沟进行像素级的语义分割难度仍然较大。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种黑土区侵蚀沟卫星遥感智能提取方法、装置、设备及介质。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种黑土地侵蚀沟卫星遥感智能提取方法，所述方法包括：
<...【技术保护点】
1.一种黑土地侵蚀沟卫星遥感智能提取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对卫星遥感正射影像DOM数据进行条件筛选和统计计算，生成侵蚀沟监测底图数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述候选DOM数据进行统计计算，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述侵蚀沟智能分割结果包括N个分割结果；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测样本j的获取，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交互式语义分割模型包括骨...
【技术特征摘要】
1.一种黑土地侵蚀沟卫星遥感智能提取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对卫星遥感正射影像dom数据进行条件筛选和统计计算，生成侵蚀沟监测底图数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述候选dom数据进行统计计算，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述侵蚀沟智能分割结果包括n个分割结果；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测样本j的获取，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交互式语义分割模型包括骨干网络...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘力荣，廖安平，甘宇航，尤淑撑，禄競，罗征宇，刘克，何芸，
申请(专利权)人：自然资源部国土卫星遥感应用中心，
类型：发明
国别省市：
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