基于历史噪声矢量自修正的耕地种植用途遥感识别方法

本发明提供了一种基于历史噪声矢量自修正的耕地种植用途遥感识别方法，通过制作耕地种植用途遥感智能识别样本数据，设计包括残差生成器、实例变形与偏移对齐、缺失图斑找回与边界规范、偏移对齐与缺失找回结果综合这四个部分的GDSSC模型，设置GDSSC模型训练参数并对模型进行训练优化，训练后模型的测试验证。实现相对于影像小片，噪声小片中耕地目标有偏移旋转未对齐的进行变形纠正、有多余错误的进行移除、有缺失遗漏的进行找回，同时实现耕地种植用途的语义识别，最终生成和影像完全对应匹配的耕地种植用途分割结果，无需耗费人力物力制作大规模耕地种植用途遥感智能识别样本，具有实际应用价值。