【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉图像处理，尤其涉及一种基于频域的图神经网络农业遥感图像语义分割方法。
技术介绍
1、对于传统农业来说，要做到农田估产和农田面积统计，都需要大量的人力物力和财力，同时还要花费大量的时间。遥感技术的发展为解决这些问题提出了新的思路。通过对农业遥感图像进行语义分割处理，可以得到农田或者植物栽种等信息以及预估产量、长势估计等。因此图神经网络与语义分割技术已经在农业应用上取得了很多成果，可以将没有关联的像素构建成一个有关联的图结构。
2、但是传统的图神经网络在处理大规模数据时的处理速度慢，并且训练图神经网络通常需要将整个图数据和所有节点的中间状态保存到内存中，其全批次处理训练算法会导致严重内存溢出问题。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的不足，本申请提出了一种基于频域的图神经网络农业遥感图像语义分割方法，将图神经网络和语义分割相结合，以提高对大规模数据的处理速度，可以有效提升农业遥感图像处理的效率和精确度。
2、本专利技术所采用的技术方案如下：
3、一本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于频域的图神经网络农业遥感图像语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于频域的图神经网络农业遥感图像语义分割方法，其特征在于，步骤2中获得特征值矩阵的步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于频域的图神经网络农业遥感图像语义分割方法，其特征在于，所构建的损失函数l'f记为：
4.根据权利要求3所述的一种基于频域的图神经网络农业遥感图像语义分割方法，其特征在于，步骤4中基于傅里叶基和损失函数对语义分割模型的权重参数进行进行迭代优化的方法为：将步骤3得到的傅里叶基作为网络第3层权重W3代入损失...
【技术特征摘要】
1.一种基于频域的图神经网络农业遥感图像语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于频域的图神经网络农业遥感图像语义分割方法，其特征在于，步骤2中获得特征值矩阵的步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于频域的图神经网络农业遥感图像语义分割方法，其特征在于，所构建的损失函数l'f记为：
4.根据权利要求3所述的一种基于频域的图神经网络农业遥感图像语义分割方法，其特征在于，步骤4中基于傅里叶基和损失函数对语义分割模型的权重参数进行进行迭代优化的方法为：将步骤3得到的傅里叶基作为网络第3层权重w3代入损失函数l'f，判断损失函数l'f是...
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