基于深度学习语义分割模型的梯田提取方法及系统

本发明提供了一种基于深度学习语义分割模型的梯田提取方法及系统，该方法包括：构建关于梯田的数据集，并根据数据集对语义分割模型进行训练，具体包括：对数据集进行多级卷积操作，得到多级卷积特征，并将卷积特征进行并行多分支处理；对卷积特征进行上采样处理，得到多级上采样特征，并生成多尺度特征，将多尺度特征与多级上采样特征进行融合；将融合特征与卷积特征进行拼接，并根据拼接特征生成类别权重，并根据类别权重获取数据集中每张图像的梯田像素概率分布，根据目标梯田像素概率分布从待测图像中提取所有的梯田地块。本发明能够提高在复杂场景下梯田地块提取的准确性。