一种增强边缘取样与改进Unet模型的矿区FVC计算方法及系统

摘要

本发明公开了一种增强边缘取样与改进Unet模型的矿区FVC计算方法，A、矿区场景下地面植被参数数据采集；B、构建基于扩大选区交叉重叠法的样本数据集；C、构建并训练改进Unet神经网络模型；D、利用改进Unet神经网络模型计算矿区植被覆盖度。本发明首先通过无人机飞行采集遥感数据以及地面土壤植被覆盖度、布设地面控制点构建植被相关数据采集体系，为植被覆盖度计算提供数据基础，然后利用扩大选区交替重叠取样法对训练样本数据进行分割提取组建植被覆盖度样本数据库，最后利用改进Unet网络模型进行模型训练与构筑植被覆盖度网络关系模型，进而精确推演出植被覆盖度厘米级别信息数据，为矿区生态环境监测管理、矿区开采发展计划提供有力的数据支持。