基于深度学习语义分割算法的光伏电站矢量数据集构建方法

本发明公开了基于深度学习语义分割算法的光伏电站矢量数据集构建方法。首先，获取开源卫星遥感影像数据和多源异构数据并进行地理校准处理，确保影像和多源数据的一致性。其次，采用渔网划分方法对研究区矢量进行分割，并结合多源数据作为先验知识，通过空间分层抽样算法获取采样区域。人工标注采样区内的光伏电站，构造语义分割训练集与验证集。基于DSFA‑SwinNet网络和训练数据，建立光伏电站分割模型。最后，利用该模型对剩余研究区域进行分割处理，并通过过滤和形态学处理优化分割结果，将栅格数据转化为矢量格式，完成光伏电站矢量数据集的构建。