摘要
本发明公开了一种基于GEE云平台和SAM模型的光伏电站精细化提取方法,包括如下步骤:步骤1、标注光伏电站,创建光伏电站样本数据集;步骤2、在遥感云平台上根据光伏电站光谱特征和随机森林算法构建提取模型,利用中等分辨率遥感影像获取光伏电站的初步位置和边界;步骤3、对SAM模型进行微调,重新训练并得到梯度更新权重,并对模型性能作定量评价;步骤4、利用微调后的SAM模型和高分辨率影像,对光伏电站进行精细提取,对最后的分割结果作定量评价。本发明能够实现对光伏电站位置和边界的高精度识别,极大地提升了提取的准确率和效率。
技术关键词
光伏电站
分辨率遥感影像
云平台
样本
指数特征
归一化水体指数
掩膜
归一化植被指数
短波红外波段
纹理特征
随机森林模型
反射率数据
可见光波段
生成随机
网络架构
系统为您推荐了相关专利信息
强化学习模型
节点
数据分布
判别模块
特征提取模块
气量预测方法
深层页岩
裂隙网络
动态变化数据
时间序列特征
电力电缆缺陷
仿真模型
SSA算法
定位方法
生成对抗网络