基于机器学习沟道耕地非粮化识别方法、系统及存储介质

本申请属于卫星遥感区域应用技术领域，具体涉及基于机器学习的沟道耕地非粮化识别方法、系统及存储介质。该识别方法包括：S1：分析沟道耕地非粮化与自然形成因素之间的多重共线性问题；S2：建立沟道耕地非粮化训练数据集，完成多通道图层信息的提取；S3：构建适合研究区的DeepLabV3+机器学习模型，实现对沟道耕地非粮化的精确提取。其中DeepLabV3+机器学习模型可以在卷积结构的机器学习网络中基于对象块进行分类，并输出分类概率，利用卷积神经网络模型学习对象块内部和整体的空间信息，来表示类别的上下文空间语义信息并表示类别在对象块级别的概率，提高分类的准确性。