基于U-Net神经网络的土地利用类型识别方法

摘要

本发明提供一种基于U‑Net神经网络的土地利用类型识别方法，包括以下步骤：S1:对输入卫星图片进行切割；S2:将切割后标准大小图片分别输入UNET网络；S3:将图片进行特征提取；S4:将提取特征进行上采样还原；S5:将还原结果进行SOFTMAX分类；S6:将图片分类结果输出为PNG格式图片。本发明提供的提高对少量样本训练后识别该土地利用类型的准确度；使用的UNET网络参数量只有7.76M，提高了识别速度。