一种基于高效局部注意力机制与对抗学习的耕地提取方法

本发明公开了一种基于高效局部注意力机制与对抗学习的耕地提取方法。本发明包括以下步骤：步骤S1：样本制作；对耕地影像和标签数据进行预处理和分块处理，构建耕地样本库；步骤S2：数据增强；对耕地样本库进行数据增强，将增强后的耕地样本库按比例划分成训练数据集、验证数据集和测试数据集；步骤S3：ELA‑DeepLabv3+网络构建；将训练数据集、验证数据集输入构建的ELA‑DeepLabv3+网络中进行训练，将测试数据集输入训练完成的模型中，得到模型预测的耕地提取结果；步骤S4：GAN网络构建；将耕地提取结果与真实耕地数据输入构建的GAN网络中进行对抗学习训练，将模型预测结果输入完成训练的GAN生成对抗网络中，得到优化后的耕地提取结果。本发明应用于遥感影像处理的技术领域。