摘要
本发明提出一种基于双时相遥感影像的洪水淹没区提取方法,包括:获取已知洪水淹没区域的前时相遥感影像和后时相遥感影像构建为模型训练数据集;构建包括特征对齐模型和淹没区提取模型的提取模型,以该训练集对该提取模型进行训练;使用完成训练的提取模型对目标区域进行洪水淹没区提取。本发明针对传统洪水淹没区提取方式易受传感器、光照、水体泥沙干扰,导致提取精度较差的问题,利用生成对抗网络减少传感器、光照影响的图像特征,在洪水解码端添加门控特征融合模块GCFM自适应识别复杂水体特征,消除水体泥沙导致的漏检问题,在保证洪水淹没区的提取精度与可靠性的同时,显著提升了洪水淹没区提取的自动化水平。
技术关键词
影像
鉴别模块
生成对抗网络模型
模型训练模块
重构
卷积模块
联合损失函数
计算机可执行指令
图像
解码器
采样模块
辅助分类器
水体特征
数据
消除水体
上采样
指标
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智能电网
模型训练模块
节点
蜜罐系统
层构建方法
数据运维管理方法
监督学习模型
实时数据
数据类型信息
终端设备
生成对抗网络
稳定性评估方法
量子态
稳定性评估系统
极限学习机算法
综合治理系统
人脸特征
人脸识别模块
主动形状模型
分析模块
光学邻近效应修正
补偿修正方法
掩膜版图形
光刻机
硅片