摘要
本发明公开了一种基于多模态图像生成的林业资源变化监测方法,属于图像数据处理技术领域,包括构造数据集;选取一cycleGAN网络,改进其损失函数,用数据集训练得到改进生成器;构造SAR辅助编码器和改进SETR网络;构造完整数据集Gall;用Gall训练改进SETR网络得到改进SETR模型,用于变化检测。本发明实现多模态的信息有效利用,不仅能增强训练稳定性、提升泛化能力,还能根据图像质量进行自适应调整,从而对林区图像实现更精确的语义分割,结合不同时刻的语义分割图得到更准确的变化区域。本发明能监测森林的动态变化,及时识别森林退化、火灾发生和病害扩散等事件,从而为林业管理和灾害响应提供关键信息。
技术关键词
光学遥感图像
变化监测方法
辅助编码器
多模态
对抗性
林业
网络
图像数据处理技术
光学图像数据
像素点
光学编码器
矩阵
图像块
资源
预测类别
林区
语义