基于MMA-U-Net模型的云杉林高分遥感识别方法及系统
申请号:CN202510981438
申请日期:2025-07-16
公开号:CN120877102A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于MMA‑U‑Net模型的云杉林高分遥感识别方法及系统,涉及遥感技术领域,该方法包括获取目标区域的历史遥感影像数据;历史遥感影像数据包括至少两种不同影像数据获取方式获得的遥感影像数据;将目标区域的历史遥感影像数据按设定比例,划分为训练集和验证集;根据训练集和验证集,对MMA‑U‑Net语义分割模型进行训练,得到训练好的MMA‑U‑Net语义分割模型;MMA‑U‑Net语义分割模型中MMA‑U‑Net算法是在U‑Net模型基础架构上融入CBAM注意力机制与DCA注意力机制的改进算法;基于训练好的模型,对实时遥感影像数据进行云杉林的识别。本申请可以准确地对云杉林进行识别。
技术关键词
遥感影像数据
语义分割模型
遥感识别方法
注意力机制
子模块
指标
表达式
算法
识别系统
编码器特征
模型训练模块
通道
数据获取模块
遥感技术
校正
识别模块