摘要
本发明涉及深度学习应用领域,尤其是涉及一种基于遥感图像的地理环境语义分割方法及系统。所述方法,包括获取遥感图像数据集,并对获取的遥感图像数据集进行预处理;基于获取的遥感图像数据集进行编码器构建,并利用编码器进行图像数据集的特征提取和编码;根据编码器的特征提取进行解码器构建,将构建完成的编码器和解码器组合为语义分割模型;利用遥感图像数据集对语义分割模型进行训练和优化,包括利用交叉熵损失函数计算输出值与预测值之间的误差,利用训练完成的语义分割模型进行预测结果输出。通过本发明的技术方案,能够提高遥感图像语义分割的精度、鲁棒性和泛化能力,为环境检测和城市规划提供更加高效和准确的技术。
技术关键词
遥感图像数据
语义分割模型
语义分割方法
解码器组合
金字塔网络
遥感图像语义分割
Softmax函数
多层感知机
语义分割系统
可读存储介质
像素
金字塔池化
金字塔结构
编码器模块
优化器
特征金字塔
模型训练模块