一种融合空间和语义信息的林地遥感提取深度学习方法

本发明公开了一种融合空间和语义信息的林地遥感提取深度学习方法，本发明基于深度学习模型来构建S2‑IFNet模型，首先构建双分支特征提取模块分别提取林地的空间和语义特征，然后加入边界特征增强S2‑IFNet模型以增强林地边缘特征，再引入注意力机制模块进一步提高了S2‑IFNet模型捕获林地特征的能力，最后引入边界特征增强的空间‑语义信息融合策略，有效融合了林地的空间和语义特征，以提升林地的提取能力，有效解决了林地因覆盖疏密程度不同、混淆地物较多导致提取结果粘连、漏提现象严重的问题。更为重要的是，本发明的方法不仅能够较好地提取林地范围，而且适用于提取不同地区、不同类型的林地，具有较好的鲁棒性。