一种基于深度学习与空间信息融合的洪水提取与定位方法

本发明提供一种基于深度学习与空间信息融合的洪水提取与定位方法，涉及深度学习与空间信息技术领域，包括：构建洪水水体区域识别网络模型；所述洪水水体区域识别网络模型包括张量转换模块、水体初步特征提取单元、SE注意力机制模块、膨胀卷积模块和水体分割决策模块；通过无人机拍摄并经预处理后，得到目标区域影像，输入到训练完成的洪水水体区域识别网络模型，从目标区域影像中提取并生成洪水掩膜图像，并实现洪水区域定位。本发明解决水体对象的多尺度和多特征问题，增强水系的特征表示，实现洪水的精确提取；自动识别洪水掩膜图像与地理参考图像之间的相似对应关系，实现洪水的精准提取与定位。