一种基于深度学习的固废填埋场遥感影像的自动识别方法

本发明公开了一种基于深度学习的固废填埋场遥感影像的自动识别方法，涉及计算机视觉，收集固废填埋场遥感图像数据；将所述固废填埋场遥感图像数据融合进数据集RSD46‑WHU中，构建新的数据集RSSCD47‑GU；构建基于VIT模型改进的GSFF‑VIT模型，通过所述GSFF‑VIT模型以及多个深度学习模型分别对数据集RSSCD47‑GU进行训练和测试，以获取混淆矩阵，根据所述混淆矩阵计算每一模型的识别指标；根据所述混淆矩阵和识别指标对各模型进行对比分析，判断所述GSFF‑VIT模型的有效性。本发明解决了填埋场识别过程中特征提取困难和低效的问题，同时模型能够快速适用于其他地区的填埋场识别，提高了固废填埋场识别的准确性。