一种基于Sen-UNet的松材线虫病死木高光谱影像分割方法

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本发明公开了一种基于Sen‑UNet的松材线虫病死木高光谱影像分割方法，涉及林业病虫害监测技术领域，所述方法包括以下步骤：S10，通过在直升飞机上搭载高光谱仪器对林区进行高光谱影像采集；S20，对采集的高光谱影像进行预处理，以降低噪声对高光谱影像的影响；S30，对预处理后的高光谱影像进行专家标注，构建数据集；S40，搭建Sen‑UNet模型，确定超参数学习策略；S50，使用数据集对Sen‑UNet模型进行迭代训练，并结合损失函数和评价指标进行最终模型优选；S60，对新数据进行模型推导，并以mask文件的形式输出分割结果；S70，对mask文件进行shp文件转化。本发明的有益效果：既节约了人工、时间成本，又提高了图像分割的精确度和覆盖程度。