一种基于深度学习语义分割的高原型岩溶地貌提取方法技术

本发明专利技术专利公开了一种基于深度学习语义分割的高原型岩溶地貌提取方法，具体涉及遥感影像处理技术领域。步骤如下：获得高分二号卫星、资源三号卫星及高分七号卫星遥感影像数据并进行预处理；对资源三号卫星和高分七号遥感影像数据进行处理得到衍生DEM模型，高分二号卫星遥感影像数据结合衍生DEM模型进行数据融合，对高山高原型岩溶现象进行目视解译并获取解译标志，对高原型岩溶现象进行标注；将图像数据集划分为训练集、测试集、验证集，对SegNeXt网络模型进行训练，使用迁移学习算法通过训练集对SegNeXt模型进行训练，获取高山高原型岩溶地貌提取模型。采用本发明专利技术技术方案解决了现有技术中对于的高山高原型岩溶地貌探测较少的问题，提高了识别准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及遥感影像处理，特别涉及一种基于深度学习语义分割的高原型岩溶地貌提取方法。

技术介绍

1、岩溶地貌是水对可溶性岩石进行的以化学溶蚀作用为主的综合地质作用以及由此产生的各种现象。岩溶地貌在全球范围内普遍存在，基于岩溶形成的地质、水文和生物条件，受岩溶形成的机理、形态、动力学特性和工程施工影响，以及岩溶地貌的特殊性，该区域频繁发生地面塌陷、危岩崩塌等地质灾害，对人类活动和地质研究提出了重大挑战。如何探测岩溶现象发生区域，为开展岩溶的形成、发育机理研究和监测、预报，以及工程建设设计、施工提供了基础数据，对减少灾害的发生，降低因灾害造成的损失具有重要的现实意义和科学价值。

2、最基础直接的岩溶地貌调查方法是对研究区进行实地考察，通过直接观察和测量收集岩溶特征的第一手资料，评估其规模、分布和形态特征。随着技术的进步，传统方法经常与现代遥感技术、gis(地理信息系统)以及机器学习和深度学习方法结合使用，以提高岩溶地貌调查的效率和精度。研究表明，采用机器学习方法能够显著提高在遥感影像上绘制岩溶地貌图的效率和自动化程度。zhu等(2020年)运用六本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习语义分割的高原型岩溶地貌提取方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习语义分割的高原型岩溶地貌提取方法，其特征在于：步骤S1的预处理方式包括辐射定标、几何校正、大气校正、影像拼接和镶嵌、数据裁剪、影像增强。

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习语义分割的高原型岩溶地貌提取方法，其特征在于：步骤S2中高山高原型岩峰林峰丛地目视解译标志：

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习语义分割的高原型岩溶地貌提取方法，其特征在于：对步骤S4的岩溶样本图像数据集进行预处理，其具体方法如下：

5.根...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习语义分割的高原型岩溶地貌提取方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习语义分割的高原型岩溶地貌提取方法，其特征在于：步骤s1的预处理方式包括辐射定标、几何校正、大气校正、影像拼接和镶嵌、数据裁剪、影像增强。

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习语义分割的高原型岩溶地貌提取方法，其特征在于：步骤s2中高山高原型岩峰林峰丛地目视解译标志：

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习语义分割的高原型岩溶地貌提取方法，其特征在于：对步...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓辉，徐正宣，杨容浩，胡清波，李彪，扈森，王栋，祝一靖，张营旭，贾哲强，李嘉雨，李伟，李东，刘毅，崔建宏，
申请(专利权)人：中国国家铁路集团有限公司，
类型：发明
国别省市：