[发明专利]一种面向遥感影像区域土壤种植结构的数据增广方法及分割方法

权利要求书

1.一种面向遥感影像区域土壤种植结构的数据增广方法，其特征在于，包括如下步骤：

1）收集历史遥感影像数据，作为原始遥感影像数据；

2）将原始遥感影像数据中的土壤种植结构作为分割目标，对分割目标进行标记处理；

3）将带有标记处理的遥感影像与相应的原始遥感影像组成一对，得到遥感影像对；

4）对遥感影像对进行增广，将遥感影像对划分为多个连续的子影像，并将增广后的遥感影像对做划分，一部分作为网络模型的训练集，一部分作为网络模型的测试集。

2.如权利要求1所述一种面向遥感影像区域土壤种植结构的数据增广方法，其特征在于，所述对分割目标进行标记处理采用如下方法：根据土壤种植结构不同作物叶面特征，绘制作物所代表的图像区域轮廓，并使用不同颜色对不同种类作物进行着色标记以对不同种类作物加以区分。

3.如权利要求1所述一种面向遥感影像区域土壤种植结构的数据增广方法，其特征在于，所述将带有标记处理的遥感影像与相应的原始遥感影像组成遥感影像对采用如下方法：将带有标注结果的遥感影像与原始遥感影像保存在同一文件夹中，该文件夹被规定为一组遥感影像对。

4.如权利要求1所述一种面向遥感影像区域土壤种植结构的数据增广方法，其特征在于，所述对遥感影像对进行增广包括如下步骤：

1）设置边长为k个像素的正方形滑动模块，并为每一次的移动步长设置一个小于正方形滑动模块边长的像素值；

2）控制滑动模块在遥感影像对上按移动步长进行滑动；

3）将正方形滑动模块所覆盖的原始遥感影像部分内容与标注遥感影像部分内容裁剪出来，保存成小遥感影像对。

5.一种面向遥感影像区域土壤种植结构的分割方法，其特征在于，将权利要求1-4任一项所述的面向遥感影像区域土壤种植结构的数据增广方法增广后得到的遥感影像对，用于对遥感影像区域土壤种植结构进行分割，所述遥感影像对中的原始遥感影像作为网络模型在训练阶段时的输入数据，带有标记的遥感影像作为网络模型在训练阶段时的真值数据；包括如下步骤：

1）网络模型训练

确定网络模型，将训练集图像输入网络模型后，网络模型根据训练集中的输入数据与真值数据，探索原始遥感影像与带有标记的真值遥感影像之间的映射关系,初步学习到分割能力；

确定网络模型的损失函数；

利用全部训练集数据对网络模型进行训练，比较网络模型实际遥感影像输出与遥感影像对中的真值遥感影像的差异，观察损失函数曲线的变化，直至网络模型已收敛；

2）网络模型测试

网络模型训练完毕后，将遥感影像测试集数据输入网络模型；将网络模型实际遥感影像输出与遥感影像对中的真值遥感影像进行对比，判断网络模型是否具备了对遥感影像区域中的土壤种植结构具有精细化分割能力，如果具备，进入运行网络模型步骤，如果不具备，则返回到遥感影响对数据增广步骤做进一步数据增广或网络模型训练步骤做进一步训练；

3）运行网络模型

将待进行图像分割的遥感影像数据输入网络模型，运行网络模型，获取并记录通过网络模型自行计算而得到的与输入的遥感影像相对应的土壤种植结构分割结果。