一种基于深度学习的高光谱影像钙华提取方法技术

本发明专利技术涉及高光谱影像处理与分析技术领域，具体是一种基于深度学习的高光谱影像钙华提取方法，包括：对采集的高光谱影像进行预处理、分析高光谱影像的光谱特征，提取与钙华相关的特征信息，同时，结合影像的空间特征构建综合特征向量，构建基于深度学习的钙华提取模型，利用已知的钙华样本数据对模型进行训练等步骤。本发明专利技术采用深度学习模型，可充分利用高光谱影像的光谱和空间信息，实现高精度钙华提取，提高识别准确性和可靠性。本发明专利技术公开的方法自动化程度高，可快速处理大量高光谱影像数据，节省人力和时间成本，提高工作效率。本发明专利技术的方法适应性强，可以适用于不同地区和类型的高光谱影像数据，满足不同地质环境下的钙华提取要求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及高光谱影像处理与分析，具体是一种基于深度学习的高光谱影像钙华提取方法。

技术介绍

1、钙华是一种重要的地质现象，在地质研究、环境保护和水资源管理等领域具有重要价值。高光谱影像因其高光谱分辨率和丰富的光谱信息，为钙华识别提供了有力手段。然而，钙华光谱特征复杂，受环境噪声、影像质量等因素影响，传统提取方法在精度和效率上存在局限。因此，开发基于深度学习的高光谱影像钙华提取方法，对提高提取精度和效率具有重要意义。

技术实现思路

1、本专利技术旨在提供一种基于深度学习的高光谱影像钙华提取方法，充分利用高光谱影像的光谱和空间信息，实现钙华的高精度提取。为解决上述技术问题，本专利技术提供的技术方案如下：

2、一种基于深度学习的高光谱影像钙华提取方法，包括以下步骤：

3、s1.对采集的高光谱影像进行预处理，以提高影像的质量和准确性；

4、s2.分析高光谱影像的光谱特征，提取与钙华相关的特征信息，同时，结合影像的空间特征构建综合特征向量；

5、s3.构建基于深度学习本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的高光谱影像钙华提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的高光谱影像钙华提取方法，其特征在于，所述预处理方法包括辐射校正、大气校正、几何校正。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的高光谱影像钙华提取方法，其特征在于，S2步骤中所述特征信息包括但不限于：特定波段的反射率、光谱曲线的形状；所述影像的空间特征包括但不限于纹理、形状。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的高光谱影像钙华提取方法，其特征在于，所述深度学习模型为卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)或其变体，如长短时记忆...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的高光谱影像钙华提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的高光谱影像钙华提取方法，其特征在于，所述预处理方法包括辐射校正、大气校正、几何校正。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的高光谱影像钙华提取方法，其特征在于，s2步骤中所述特征信息包括但不限于：特定波段的反射率、光谱曲线的形状；所述影像的空间特征包括但不限于纹理、形状。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的高光谱影像钙华提取方法，其特征在于，所述深度学习模型为卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)或其变体，如长短时记忆网络(lstm)、双向lstm(bi-lstm)等，或混合神经网络模型，如结合3-d cnn、2-d ...

【专利技术属性】
技术研发人员：王力辉，代群威，刘延国，
申请(专利权)人：西南科技大学，
类型：发明
国别省市：