基于深度学习与浅层特征统计的遥感矿区自动标注方法

本发明提供基于深度学习与浅层特征统计的遥感矿区自动标注方法，包括：获取遥感图像样本集；以遥感样本图像作为网络源头输入，对应的基准矿区模块分割图像为输出，结合预设损失函数和评估指标，应用各幅遥感样本图像，针对目标深度学习图像分割模型进行训练，获得基准矿区模块分割模型；获取待标注遥感图像，将待标注遥感图像输入进基准矿区模块分割模型，得到矿区模块分割图像；根据矿区模块分割图像统计矿区图斑的对象特征，得到所属的地物类别；以矿区模块分割图像为基础，将地物类别为矿物类别的矿区图斑保留，得到遥感矿区标注结果。本发明引入深度学习技术，创新性地结合浅层特征统计方法，为资源管理和环境保护提供强有力的技术支持。