基于高分辨率遥感数据迁移学习的生态保护区域人类活动识别方法

本发明涉及人类识别技术领域，特别涉及一种基于高分辨率遥感数据迁移学习的生态保护区域人类活动识别方法。包括：采集生态保护区域遥感图像数据；去云生成无云图像数据集；以通用数据集迁移训练的特征提取模型，提取无云图像数据集的数据特征；以提取的数据特征训练YOLOv5模型。本发明结合自适应空间注意力机制、生成式对抗网络、深度迁移学习和多特征网络，解决遥感影像去云、小样本分析和人类异常活动监测的难题，并构建一体化的监测系统，实现对生态保护区域人类异常活动的监测与预警，为生态保护提供强有力的技术支持。