基于多模态PIDNet与渐进特征交互的烟田分割方法

本发明公开了一种基于多模态PIDNet与渐进特征交互的烟田分割方法，属于农业遥感智能解析领域，包括：获取多模态图像数据并进行预处理；基于预处理后的多模态图像数据构建训练数据集；在PIDNet的P分支中构建双路径渐进式学习架构，获得改进后的分割模型并通过训练数据集进行训练，基于训练后的模型对实时获取的多模态图像数据进行处理，获得初步分割掩膜；基于NDVI阈值滤波对初步分割掩膜进行优化，实现烟田精准分割。本发明通过渐进式跨模态特征引导机制和深度可分离卷积等技术，实现RGB与近红外特征的高效融合与增强，显著提升烟苗与杂草的区分能力，并降低模型计算复杂度，满足无人机实时烟田监测的需求。