一种基于改进LightM-UNet模型的轻量级农业土地类型精细语义分割方法

本发明公开了一种基于改进LightM‑UNet模型的轻量级农业土地类型精细语义分割方法，包括：获取待分割的遥感图像；将所述待分割的遥感图像输入至语义分割模型，获取分割结果，其中，所述语义分割模型通过训练集训练获得，所述训练集为遥感图像数据，所述语义分割模型通过改进的LightM‑UNet模型构建获取的，所述改进的LightM‑UNet模型的通过对LightM‑UNet模型的多尺度特征感知和提取进行改进获得，对LightM‑UNet模型改进包括：分别对编码器和解码器进行改进。本发明通过引入多尺度注意力增强模块(MSAA)和矩形自校准模块(RCM)，实现农田多目标的高精度分割。