一种可解释极化深度学习网络的海水浮筏养殖信息提取方法

本发明提供一种可解释极化深度学习网络的海水浮筏养殖信息提取方法，属于海洋遥感与人工智能交叉技术领域。其中可解释极化深度学习网络包括三个关键组件：极化散射类激活映射模块、可解释分割一致性学习模块和精细化类激活与边缘引导网络。极化散射类激活映射模块通过结合全极化SAR影像的极化散射特征与梯度权重，生成高质量的类激活映射图；可解释分割一致性学习模块利用生成的类激活映射图，指导模型在训练过程中关注养殖区域的特征；精细化类激活与边缘引导网络采用双分支架构，分别进行语义分割和边缘监督，生成准确的分割结果。本发明能够显著减少背景误判的发生，确保分割结果清晰、细致；且具有较强的适用性。