一种基于神经网络的SAR影像适配区选取预测方法

本发明公开了一种基于神经网络的SAR影像适配区选取预测方法，包括：一、获取SAR图像训练集；二、建立全卷积神经网络子区分类模型；三、输入全卷积神经网络子区分类模型进行特征提取及分类；四、全卷积神经网络子区分类模型的训练；五、利用训练好的全卷积神经网络子区分类模型对后续SAR影像进行预测。本发明方法步骤简单、设计合理，将神经网络引入SAR影像适配区选取预测中，得到训练好的全卷积神经网络子区分类模型对SAR影像进行适配区预测，后续仅根据单张SAR影像数据即可对适配区进行预测，不再需要与之配套的地理高程数据，且选取预测时间较短，提高了匹配区选取预测的准确性和效率。