一种基于MAE和ViT模型的SAR海冰遥感影像分割方法

一种基于MAE和ViT模型的的SAR海冰遥感影像分割方法，包括如下步骤：使用未标记AI4Arctic数据集，通过掩码自编码器MAE对视觉Transformer模型进行预训练，图片切分成补丁后随机掩码，采用正弦余弦位置嵌入对可见补丁进行位置编码，得到预训练的ViT模型；从AI4Arctic原始NetCDF冰图数据中提取海冰浓度SIC、海冰发展阶段SOD、和浮冰大小FLOE三种分割标签，将单通道灰度图转化为三通道PNG图像，作为微调数据集，以端到端的方式进行编码器‑解码器架构的微调训练，训练中不冻结任何权重，得到以SIC、SOD和FLOE为分割目标的多任务ViT预测模型。本发明的ViT可更好地捕获SAR图像特征，提高海冰分割的准确性，并可显著降低对训练算力的需求，以及对数据标注的依赖，提高模型训练的速度。