一种基于改进GLI指数和深度学习的极地植被提取方法

摘要

本发明提供了一种基于改进GLI指数和深度学习的极地植被提取方法，包括以下步骤：S1、获取遥感影像，进行预处理，并生成暗通道影像；S2、改进并计算GLI指数；S3、合成假色彩影像，用以突出植被特征；S4、对假色彩影像进行切片制作数据集，并对数据集进行处理；S5、对数据集中的极地植被区域进行标记；S6、将切分和标记后的数据集导入到Mask RCNN模型进行训练，使用Mask RCNN模型提取植被区域。对比传统的计算机视觉方法，本发明仅需配合人工经验进行少量的标注，可以有效地提高无人机影像植被检测精度和效率。