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公开(公告)号:CN117152607A
公开(公告)日:2023-12-01
申请号:CN202311068122.X
申请日:2023-08-23
Applicant: 福建省经纬数字科技有限公司 , 长江大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/86 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于UNetMFormer网络的遥感影像水体提取方法、系统及设备,首先获取目标流域遥感影像并对遥感影像中的水体进行标注;然后通过直方图匹配标注后的遥感影像;最后将匹配后的遥感影像输入UNetMFormer网络,对遥感影像中的水体进行预测。本发明提高深度学习应用于遥感图像水体提取的精确度满足了模型对于高分辨遥感影像水体提取在局部和全局两方面的精度要求。
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公开(公告)号:CN116433689A
公开(公告)日:2023-07-14
申请号:CN202310283203.5
申请日:2023-03-22
Applicant: 福建省经纬数字科技有限公司 , 长江大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种结合全局特征与局部互通的遥感影像水体提取方法及系统,首先在获取水体初始结果的基础上,采用高斯滤波对影像图进行去噪处理,通过多尺度Frangi滤波提取最强响应的线性特征,再利用OTSU二值化分割算法,并结合初始结果进行光谱检查提取线性支流,将线性支流与初始结果叠加得到初步优化结果;其次,结合局部SSIM指标与互通性算法,对初步优化结果中的断流部分进行连接,实现线状水体的精确优化;最后,通过K‑means聚类提取水体部分,然后对水体聚类结果与精确优化图进行拓扑检查及光谱检查,基于影像尺寸剔除小面积的错分部分,实现块状水体的进一步优化。本发明提高了优化的自动化程度,进一步提高了水体提取的精度。
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