基于深度學習的國產(chǎn)衛(wèi)片圖斑提取

摘要： 本文針對國產(chǎn)衛(wèi)片多時相、長時序、全天候、多源海量等特點，提出了一種高效、準確的衛(wèi)片圖斑提取方法。該方法在深度學習理論基礎(chǔ)上構(gòu)建了地物目標語義分割模型和圖斑提取智能算法群，實現(xiàn)了國產(chǎn)衛(wèi)片圖斑的特征、規(guī)律及屬性的自動識別，完成了衛(wèi)片圖斑提取的智能化和自動化。試驗結(jié)果表明，該方法在國產(chǎn)衛(wèi)片圖斑提取中具有較高的準確率，為后續(xù)圖像處理、分析和應(yīng)用提供了重要支持。