一种基于深度编解码网络的SAR图像水域检测方法

本发明公开了一种基于深度编解码网络的SAR图像水域检测方法，应用于图像处理与深度学习技术领域。包括以下步骤：收集SAR图像数据并对图像进行标注，构建样本数据库；搭建基于深度编解码网络的水域检测模型，包括Encoder模块、Decoder模块以及自适应聚焦金字塔模块；对水域检测模型进行训练以及测试，计算水域检测率和虚警率，评估模型性能；将模型应用于实际SAR图像水域检测任务中。本发明能够更精准地提取SAR图像中不同尺度的水域特征，极大地提升分割边界的准确度，从而显著提高水域检测的精度；对山脉阴影、沼泽、农田暗斑等复杂地物干扰具有更强的抗干扰能力，可以应用于多种卫星的SAR图像检测任务。