摘要
本申请公开了一种融合多光谱反演的半自主遥感水域泛化分割方法,涉及遥感图像处理技术领域,具体实现方案为:采集遥感多光谱数据;将遥感多光谱数据与坐标点提示信息作为端到端模型的输入,经过多光谱反演分支、泛化分割分支、跨模态特征融合处理后,生成最优水域分割掩膜;经形态学滤波和矢量转换,将所述最优水域分割掩膜转化成高精度遥感水域分割矢量成果。本申请将多波段反演与泛化分割深度嵌入同一模型结构,通过三级渐进式融合实现光谱物理先验与语义特征的协同,并利用GPU并行计算优化框架,显著提升标注精度与计算效率。
技术关键词
遥感多光谱
分割方法
语义特征
形态学滤波
掩膜
水指数
并行计算框架
图像编码器
坐标点
遥感图像处理技术
可见光波段
多光谱遥感影像
GPU并行计算
分支
双向注意力
融合特征
可见光光谱
跨模态
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便携式设备
超声图像分割方法
编码器解码器
超声图像数据
参数
数字高程模型
网格化方法
掩膜矩阵
优化部署方法
地面
模型训练模块
分类器算法
动态
线性回归模型
样本
铁路货运列车
多传感器融合
数据采集方法
列车运行状态
语义分割方法