基于DBCE-Net和Sentinel-2影像的沿海养殖池塘提取方法技术

技术编号:44034778 阅读:86 留言:0更新日期:2025-01-15 01:14
本发明专利技术公开了基于DBCE‑Net和Sentinel‑2影像的沿海养殖池塘提取方法。本发明专利技术提出了采用双分支结构的DBCE‑Net框架,结合高分辨率小图像的细致特征和下采样大图像的全局特征,显著减少了上下文信息丢失导致的分类误差,从而提高了沿海养殖池塘提取的精度;通过动态特征融合模块,有效融合主分支和辅助分支提取的特征,提高了模型的鲁棒性和稳定性,确保在不同区域和不同影像条件下均能取得较好的提取效果。本发明专利技术提出了基于深度学习的方法相比于传统方法结合机器学习,具备更强的泛化能力,无需为不同区域设定多个阈值和参数,使得该方法在全国范围内的应用更加便捷高效。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及遥感图像处理领域,尤其涉及一种基于改进双分支网络结构的sentinel-2沿海养殖池塘提取方法。


技术介绍

1、水产养殖作为全球食品供应的关键组成部分,对于维持生物多样性、生态平衡和食品安全具有不可替代的作用。随着全球人口的增长和海洋资源的逐渐枯竭,水产养殖业扮演着越来越重要的角色。根据联合国粮食及农业组织(fao)的数据,全球渔业和水产养殖产量正处于历史最高水平,未来该行业将在提供粮食和营养方面发挥越来越重要的作用。中国已经是世界上最大的水产养殖国家,为全球供应了60%以上的水产养殖产品。然而,沿海池塘水产养殖业的快速扩张也引发了一系列环境问题,如破坏生态系统平衡、损害沿海湿地、珊瑚礁和海草床等重要生态系统,对本地生物多样性和栖息地产生了不利影响。养殖池塘与周围海洋生态系统之间的相互作用,例如养殖废水的排放,可能会威胁海洋生物的生存与繁衍,进而导致海洋污染等问题。)。随着养殖规模的不断扩大,传统的人工现场监测和统计调查方法已无法满足高效、精准管理的需求,迫切需要发展高效、可靠的水产养殖监测方法。

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【技术保护点】

1.基于DBCE-Net和Sentinel-2影像的沿海养殖池塘提取方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于DBCE-Net和Sentinel-2影像的沿海养殖池塘提取方法,其特征在于,步骤1具体方法如下:

3.根据权利要求1所述的基于DBCE-Net和Sentinel-2影像的沿海养殖池塘提取方法,其特征在于,步骤3具体方法如下:

4.根据权利要求3所述的基于DBCE-Net和Sentinel-2影像的沿海养殖池塘提取方法,其特征在于,步骤4具体方法如下:

5.根据权利要求1或4所述的基于DBCE-Net和Senti...

【技术特征摘要】

1.基于dbce-net和sentinel-2影像的沿海养殖池塘提取方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于dbce-net和sentinel-2影像的沿海养殖池塘提取方法,其特征在于,步骤1具体方法如下:

3.根据权利要求1所述的基于dbce-net和sentinel-2影像的沿海养...

【专利技术属性】
技术研发人员:赵辽英李寅张华国曹雯婷
申请(专利权)人:杭州电子科技大学
类型:发明
国别省市:

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