【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感数据处理，具体而言，涉及一种场景特征提取模型构建方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、遥感图像具有高空间分辨率、多波段信息等特点，使其在土地利用与分类、环境监测、城市规划、灾害检测、城市规划等领域具有广泛应用价值。一般情况下，通常利用深度学习网络模型等特征检测模型处理遥感图像，来获取研究区的场景信息。
2、在现有技术中，依据遥感图像特定的成像原理，利用特征检测模型处理遥感图像获取到的场景信息为地球表面的信息，由于遥感图像的分辨率过低，导致对于复杂的遥感场景无法捕捉到地球表面的细微特征，同时由于遥感图像的干扰因素过多，导致无法在干扰情况下准确识别地球表面的信息。
技术实现思路
1、本专利技术解决的技术问题是如何改善特征检测模型对于场景信息的检测效果。
2、第一方面，本专利技术提供一种场景特征提取模型构建方法，包括：
3、根据获取的公开遥感数据集对预训练模型进行训练，得到初始教师模型；
4、通过多个预设特定场景的多个自然图像对所...
【技术保护点】
1.一种场景特征提取模型构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的场景特征提取模型构建方法，其特征在于，所述根据获取的公开遥感数据集对预训练模型进行训练，得到初始教师模型，包括：
3.根据权利要求1所述的场景特征提取模型构建方法，其特征在于，所述通过多个预设特定场景的多个自然图像对所述初始教师模型和学生模型进行知识蒸馏，得到所述初始教师模型和所述学生模型的蒸馏损失，包括：
4.根据权利要求3所述的场景特征提取模型构建方法，其特征在于，所述根据所述第一原始预测值、所述第二原始预测值和蒸馏损失函数，确定所述初始教师模型和所述...
【技术特征摘要】
1.一种场景特征提取模型构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的场景特征提取模型构建方法，其特征在于，所述根据获取的公开遥感数据集对预训练模型进行训练，得到初始教师模型，包括：
3.根据权利要求1所述的场景特征提取模型构建方法，其特征在于，所述通过多个预设特定场景的多个自然图像对所述初始教师模型和学生模型进行知识蒸馏，得到所述初始教师模型和所述学生模型的蒸馏损失，包括：
4.根据权利要求3所述的场景特征提取模型构建方法，其特征在于，所述根据所述第一原始预测值、所述第二原始预测值和蒸馏损失函数，确定所述初始教师模型和所述学生模型共同的所述蒸馏损失，包括：
5.根据权利要求1所述的场景特征提取模型构建方法，其特征在于，所述通过每个所述预设特定场景的多个遥感影像对所述学生模型进行蒸馏学习，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈刚，程聪，王晓光，李显巨，杨乐，范家华，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：
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