【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及火区图像分割领域，具体是涉及一种基于时序的多尺度空间特征融合火区尺度自适应分割方法及系统。
技术介绍
1、火区分割是一种对目标区域进行监测和分析，准确分割并预报火点的技术。该技术通过实时监测火点活动，帮助相关部门及时发现火灾隐患并采取应急措施。目前，火区分割已经在森林火灾防控、工业区火灾监管、城市居民区火灾监控和野外火灾监测等多个领域中广泛应用，提供了及时的火区定位和火情分析。因此，火区分割技术具有重要的研究意义，能够为火灾预警、灾后救援以及火灾防控策略的优化提供有力支持。
2、火区分割任务通常可通过分析雷达反射率图来解决，因为火灾产生的热量和气体会显著改变周围空气的温度和密度，形成强烈的对流，从而在雷达反射率图上形成特定的信号模式。当前，研究人员通常采用光流法和深度学习的方法来处理雷达反射率图。传统的光流法能够估计雷达图像中的动态变化，但常面临分辨率低和难以精确处理细小目标的问题。相比之下，深度学习方法凭借其强大的特征提取和学习能力，能有效处理多尺度的雷达回波目标，显著提高了识别和分割的准确性，已逐渐成为该研
【技术保护点】
1.一种基于时序的多尺度空间特征融合火区尺度自适应分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于时序的多尺度空间特征融合火区尺度自适应分割方法，其特征在于，所述高分辨率通路的特征增强包括，将所述高分辨率特征图经过初始卷积提取局部特征并简化特征维度，将提取后的特征图通过一个由两个卷积层组成的Bottleneck模块提取关键特征后，再通过一个由两个卷积层组成的Bottleneck模块进一步进行特征优化提取得到所述高分辨率特征图的细节特征和上下文信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于时序的多尺度空间特征融合火区尺度自适应分割方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种基于时序的多尺度空间特征融合火区尺度自适应分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于时序的多尺度空间特征融合火区尺度自适应分割方法，其特征在于，所述高分辨率通路的特征增强包括，将所述高分辨率特征图经过初始卷积提取局部特征并简化特征维度，将提取后的特征图通过一个由两个卷积层组成的bottleneck模块提取关键特征后，再通过一个由两个卷积层组成的bottleneck模块进一步进行特征优化提取得到所述高分辨率特征图的细节特征和上下文信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于时序的多尺度空间特征融合火区尺度自适应分割方法，其特征在于，所述高分辨率通路的特征增强还包括，将所述高分辨率特征图初始卷积后的特征图输入高分辨率独立卷积分支进行二次卷积，并将二次卷积后的特征图与两层bottleneck处理后的特征图融合后，经过下采样操作调整空间分辨率得到高分辨率输出特征。
4.根据权利要求1所述的一种基于时序的多尺度空间特征融合火区尺度自适应分割方法，其特征在于，所述低分辨率通路的特征增强包括，将所述低分辨率特征图经过初始卷积提取局部特征并简化特征维度，将提取后的特征图通过一个由两个卷积层组成的bottleneck模块提取关键特征后，再通过一个由两个卷积层组成的bottleneck模块进一步进行特征优化提取得到所述低分辨率特征图的细节特征和上下文信息。
5.根据权利要求4所述的一种基于时序的多尺度空间特征融合火区尺度自适应分割方法，其特征在于，所述低分辨率通路的特征增强还包括，将所述低分辨率特征图初始卷积后的特征图输入低分辨率独立卷积分支进行二次卷积，并将二次卷积后的...
【专利技术属性】
技术研发人员：樊高峰，贺忠华，潘颖瑛，潘勉，李少虹，曾招城，唐明豪，
申请(专利权)人：浙江省气候中心浙江省生态遥感中心，浙江省农业气象中心，
类型：发明
国别省市：
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