一种基于MINE-Net架构的深度学习矿网构建方法

本发明公开了一种基于MINE‑Net架构的深度学习矿网构建方法，该方法包括：获取不同时间点的SAR振幅图和相干性图，对数据进行预处理与增强，计算高相干性与低相干性区域交界处的变化特征；利用MINE‑Net模型将振幅和相干性特征结合，进行矿网道路识别；通过伪标签生成和自定义数据增强技术扩展训练集，提高模型泛化能力和识别准确性。本发明方法能够有效降低低相干性区域的误报率，快速、准确地识别露天矿区道路，提升矿区运输与规划效率。