[发明专利]基于遥感影像识别圆形喷灌地的方法、计算机设备和介质

说明书

本申请公开了一种基于遥感影像识别圆形喷灌地的方法、计算机设备和介质，该识别圆形喷灌地的方法包括：获取待识别区域的遥感影像；将遥感影像输入第一U形神经网络模型，以由第一U形神经网络模型输出遥感影像的预测图片，预测图片标记了遥感影像中各像素点的预测结果，预测结果为每个像素点是否为圆形喷灌地像素点；根据预测图片生成圆形喷灌地的位置信息；其中，第一U形神经网络模型为第二U形神经网络模型经增量学习后得到，第二U型形神经网络模型为已完成训练的U形神经网络模型，且增量学习样本取自待识别区域的背景影像。本申请能够大范围、高效和准确地识别圆形喷灌地。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，更具体而言，涉及一种基于遥感影像识别圆形喷灌地的方法、计算机设备和介质。

背景技术

灌溉是农业生产的根本保障，为了使人们从繁重的移动管道灌溉作业中解放出来，圆形喷灌机应运而生。圆形喷灌机又称中心支轴式喷灌机，显著特点是喷灌区域为圆形，即形成围绕中心支轴的圆形喷灌地。

圆形喷灌地的准确定位在农业生产中具有重要作用，包括确定喷灌地面积以及判断农作物生长情况等。目前，通过遥感影像提取地表信息是一种十分高效的方法，已有最大似然法、基于专家知识的决策树分类方法以及面向对象的分类方法等各种方法所构建的提取模型，其中，面向对象的分类方法在通过遥感影像提取圆形喷灌地方面取得了一定进展。

然而，一个个圆形喷灌地在遥感影像中的占有面积非常小；并且，遥感影像会因接收辐射能量的差异而出现图像灰度值变化的现象，因而现有面向对象的分类方法存在一个区域训练得到的提取模型仅适用于该区域的技术问题，这使得大范围、高效和准确地识别圆形喷灌地仍为现阶段面临的一个难题。

公开内容

有鉴于此，本公开提供了一种基于遥感影像识别圆形喷灌地的方法、计算机设备和介质，旨在大范围、高效和准确地识别圆形喷灌地。

为了达到这个目的，根据本公开的一个方面，提供了一种基于遥感影像识别圆形喷灌地的方法，包括：

获取待识别区域的遥感影像；

将所述遥感影像输入第一U形神经网络模型，以由所述第一U形神经网络模型输出所述遥感影像的预测图片，所述预测图片标记了所述遥感影像中各像素点的预测结果，所述预测结果为每个像素点是否为圆形喷灌地像素点；

根据所述预测图片生成圆形喷灌地的位置信息；

其中，所述第一U形神经网络模型为第二U形神经网络模型经增量学习后得到，所述第二U型形神经网络模型为已完成训练的U形神经网络模型，且增量学习样本取自所述待识别区域的背景影像。

可选地，所述遥感影像为所述待识别区域的初始遥感影像经预处理后得到的，所述预处理包括对所述初始遥感影像的近红外、红、绿三个波段分别赋予红色、绿色、蓝色。

可选地，所述第二U形神经网络模型的下采样结构中每个下采样单元包括下采样层和第一残差块，所述下采样层的输出作为所述第一残差块的输入；

所述第二U形神经网络模型的上采样结构中每个上采样单元包括上采样层和第二残差块，所述上采样层的输出作为所述第二残差块的输入。

可选地，所述第一残差块和所述第二残差块各自包括：

输入层，用于接收输入数据；

第一BN层，连接所述输入层；

第一卷积层，为3×3的卷积层，连接所述第一BN层；

第二BN层，连接所述第一卷积层；

第一激励函数层，连接所述第二BN层；

第二卷积层，为3×3的卷积层，连接所述第一激励函数层；