摘要
本发明涉及遥感影像处理与地物识别技术,具体为基于噪声标签学习的高分辨率油棕树识别方法及系统。其方法包括步骤:获取遥感影像数据和标签数据,对其进行掩码映射与初步裁剪处理,得到初步裁减后的影像数据;对初步裁剪后的影像数据进行预处理,获得经再次裁剪和标签筛选的若干影像块及相对应的若干掩码图,作为训练集;利用训练集对U形卷积神经网络模型进行训练;通过训练后的模型输出预测掩码图,对输入影像中每个像素是否属于感兴趣区域进行标识;对模型预测的结果进行后处理,拼接生成全尺寸影像图。本发明增强了油棕树识别模型的泛化能力提升模型在图像识别中的适应性与泛化能力。
技术关键词
图像分割模型
卷积神经网络模型
噪声标签
识别方法
遥感影像数据
高分辨率卫星
像素
感兴趣
识别系统
地物识别技术
拼接模块
训练集
尺寸
插值法
标识