摘要
本发明涉及一种基于高分一号数据与U‑Net模型的大豆种植区提取方法,包括:获取研究区的高分一号数据影像并进行预处理,得到数据集样本;对数据集样本进行数据处理,划分为训练集和测试集;构建U‑Net网络模型;将训练集输入U‑Net网络模型,分析对比基于U‑Net网络模型的损失函数和训练精度变换曲线,对比不同迭代周期训练结果对比图,选择U‑Net网络模型采用的训练周期;U‑Net分类结果与分析。本发明比Deeplabv3+平均交并比高出了8.89%,验证了U‑Net网络模型在大豆种植区提取方面的性能优于SegNet模型和Deeplabv3+模型;U‑Net网络模型作为语义分割网络的一种,在提取大豆种植区这种二分类问题中,展示了良好的效果,比其他模型在遥感提取中表现更为突出。