一种基于深度学习算法的SAR图像滑坡信息提取方法

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一种基于深度学习算法的SAR图像滑坡信息提取方法
申请号:CN202510839208
申请日期:2025-06-23
公开号:CN120747600A
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明涉及滑坡信息提取技术领域,具体涉及一种基于深度学习算法的SAR图像滑坡信息提取方法。其包括:获取地震区域的SAR影像和光学影像;将在所述光学影像中标注的滑坡边界映射到所述SAR影像,以对所述SAR影像标注得到标签图像;基于所述SAR图像的原始图像和标签图像,构建数据集;利用所述数据集对预先构建的语义分割模型进行训练;基于训练好的语义分割模型生成分割图以提取滑坡区域。基于具有丰富极化特征SAR影像,利用深度学习语义分割网络进行滑坡区域分割,实现了较佳的分割精度。
技术关键词
滑坡信息提取方法 语义分割模型 深度学习算法 图像 影像 深度学习语义分割网络 多尺度特征金字塔 解码器 极化特征 双线性插值 金字塔池化模块 标签 信息提取技术 编码器 分辨率 上采样 多通道 数据 语义特征
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