地表水体提取方法、装置、电子设备及存储介质
技术特征:
1.一种地表水体提取方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在将所述遥感影像-地面水体实况标签对输入至高效局部条形卷积注意力(elsca)地表水体提取模型之前,还包括:
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取地表水体数据集,包括:
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述elsca网络的编码器中引入瓶颈结构和高效条形卷积注意力机制。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述高效条形卷积注意力机制中使用组归一化、leaky relu函数和1d卷积。
6.一种地表水体提取装置,其特征在于,包括以下步骤:
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,在将所述遥感影像-地面水体实况标签对输入至所述高效局部条形卷积注意力(elsca)地表水体提取模型之前,所述提取模块,还用于:
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述提取模块,用于:
9.一种电子设备,其特征在于,包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序,以实现如权利要求1-5任一项所述的地表水体提取方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行,以用于实现如权利要求1-5任一项所述的地表水体提取方法。
技术总结
本申请涉及图像处理技术领域,特别涉及一种地表水体提取方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:对目标区域的待测遥感影像进行预处理,得到遥感影像‑地面水体实况标签对;将遥感影像‑地面水体实况标签对输入至高效局部条形卷积注意力(ELSCA)地表水体提取模型,得到地表水体分割结果。由此,解决了背景技术的模型训练时间随网络深度的增加而增加、不同层级特征语义信息未能充分利用以及在水体提取过程中存在小水体和细小河流提取不足等问题,通过编码器‑解码器的U型对称网络架构并引入瓶颈结构和高效条形卷积注意力机制等,在目标区域实现了水系提取的良好效果。
技术研发人员:叶雨阳,李治江
受保护的技术使用者:武汉大学
技术研发日:
技术公布日:2024/11/26
文档序号 :
【 40125439 】
技术研发人员:叶雨阳,李治江
技术所有人:武汉大学
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
技术研发人员:叶雨阳,李治江
技术所有人:武汉大学
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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