一种基于深度学习的多源遥感影像水体识别方法及系统

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一种基于深度学习的多源遥感影像水体识别方法及系统
申请号:CN202510884807
申请日期:2025-06-30
公开号:CN120411791B
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的多源遥感影像水体识别方法及系统,包括对水体雷达影像进行地形校正获得水体雷达矫正影像,对所述水体雷达校正影像和水体光学影像进行图像配准和影像划分获得水体优化影像,将所述水体优化影像分别输入双分支特征提取模型和深度特征提取模型获得水体表征特征和水体深度特征,将所述水体表征特征和所述水体深度特征进行时序特征融合获得水体多源遥感特征并构建水体识别模型,将待识别水域水体多源遥感影像输入所述水体识别模型获得水体识别结果。该方法不仅可以提高多源遥感影像水体识别的效率和准确性,同时具有较好的可解释性,可以直接应用于多源遥感影像水体识别系统中。
技术关键词
水体识别方法 多源遥感影像 雷达 深度特征提取 特征提取模型 配准特征 分支 校正 图像配准 太阳入射角 边界特征 季节特征 时序特征 通道注意力机制 多任务分类 太阳方位角
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