一种基于ResUnet++模型的光学影像图像分割方法

本发明公开了一种基于ResUnet++模型的光学影像图像分割方法，包括以下步骤：图像预处理：在影像数据上标识云层标签和雪层标签，将影像数据划分为由背景、云层、雪层掩码堆叠成一个三通道的数据集；特征提取：将预处理后的数据集划分为训练集和测试集，将训练集输入至ResUnet++模型中进行特征提取，以识别出影像数据中的背景、云层或雪层对应的特征信息；目标分割与分类：将提取的特征信息用作云层和雪层的最终分割和分类任务的指标，ResUnet++模型基于提取的特征信息输出影像图像的分割图像，以将影像图像中的每个像素点被划分至背景、云层或者雪层；本发在特征融合过程中，能更好地保留高层次的语义信息，同时结合低层次的细节信息，得到更精确的分割结果。