一种基于深度学习的冰川区地表水资源分布影像提取方法

本发明公开了一种基于深度学习的冰川区地表水资源分布影像提取方法，属于地表水资源影像提取领域，包括步骤：获取覆盖冰川区的多光谱遥感影像和数字高程模型数据，进行数据预处理；搭建包含主干网络、颈网络和检测头的YOLOv12实例分割模型，构建改进YOLOv12分割模型；进行模型训练与优化；通过优化后的分割模型对地表水资源分割提取；分割完成后处理，最终生成优化后的多类别地表水资源分布图。本发明基于改进的YOLOv12网络架构，通过融合视觉、卷积块注意力模块以及空间到深度卷积技术，对遥感影像中的冰川区地表水资源进行综合自动提取，有效应对冰雪高反射、冰裂隙、石冰川复杂纹理以及边缘模糊难题，提升分割精度。