一种基于深度学习的遥感影像水域自动提取方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的遥感影像水域自动提取方法及系统。先对遥感影像数据进行预处理，通过波段运算得到不同的水域指数，获取水域提取的先验特征信息，融合遥感影像数据和谷歌地图瓦片数据等实现多源特征信息融合，然后通过目视解译和矢量化构建数据集；训练、验证并测试由卷积神经网络搭建的语义分割模型WE‑Net；调用遥感影像水域分割模型WE‑Net实现水域的自动分类，输出二值化灰度图，该图即为分类和提取的结果。本发明的有益效果是：通过调用遥感影像水域分割模型即可实现提取研究区域中的水域，可以代替人工目视解译，节省人力物力，为高精度影像地图的更新，包括湖泊面积变化检测和水系变迁等，提供辅助技术支持。