一种基于深度学习算法的秸秆焚烧区烟雾识别方法

本发明公开了一种基于深度学习算法的秸秆焚烧区烟雾识别方法，涉及智能识别与环境监测交叉技术领域，本方案使用编程语言python与深度学习框架pytorch构建秸秆焚烧区域烟雾识别模型。使用吉林一号高分辨遥感影像数据与Sentinel‑2A多光谱遥感数据，构建样本数据，通过对样本数据预处理后，将得到的遥感影像数据进行划分，用训练样本对深度学习模型进行训练，根据验证样本的损失函数收敛情况与精度提升情况，对整个网络选择最优参数，得到最优模型；采用精确率、召回率、平均精度、F1分数四个指标对预测结果进行精度评价，对模型整体性能进行分析。实验证明，该方法在多源遥感卫星影像上表现出优异的性能，为环境遥感监测提供关键技术支撑。