基于多模态推理模型的耕地边界提取方法

发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于多模态推理模型的耕地边界提取方法，包括：获取耕地的多模态数据，对所述多模态数据构建多模态数据集，构建重构网络，利用多模态数据集训练得到预训练重构网络，利用预训练重构网络提取所述多模态数据集的多尺度特征；拼接多模态数据集的多尺度特征，得到多模态数据集的拼接特征，对多模态数据集进行分组；构建耕地边界提取网络，耕地边界提取网络包括预训练重构网络的编码器、门控网络模块、对比学习网络模块和解码器模块；构建耕地边界提取网络损失函数，利用耕地边界提取网络损失函数和分组后的多模态数据集训练耕地边界提取网络，得到训练完成的耕地边界提取网络，将采集的多模态数据输入至耕地边界提取网络中，得到耕地边界提取结果。本发明能够提高多模态采集数据中耕地边界提取的准确率。