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司一种基于深度学习的黄土高原侵蚀沟提取本发明涉及一种基于深度学习的黄土高原侵蚀沟提取方法及系统，涉及遥感影像提取领2构建基于双端输入的深度学习模型，所述深度学基于灰度共生矩阵计算所述第二遥感图像的纹理信息；所述纹理信息包括所述第一输入端和第二输入端分别包括依次连接的五个编码器模块所述第一输入端和第二输入端的编码器模块均与所述输出端的解码器模块第一遥感图像的数据源采用Googlee5.一种基于深度学习的黄土高原侵蚀沟提取系统应用于权利要求1-4任一项所述的基深度学习模型构建模块，用于构建基于双端输入的深度学习模型，训练模块，用于利用所述数据集对所述深度学习模型3侵蚀沟提取模块，用于利用所述训练后的深度学习模型对所述理器执行时实现如权利要求1_4中任一项所述的基于深度学习的黄土高原侵蚀沟提取方4[0004](2)基于数字地形分析和遥感解译的侵蚀沟提取方法需结合大量外业调绘信息，[0005](3)目前已有基于深度5[0022]所述第一输入端和第二输入端的编码器模块均与所述输出端的解码器模块对应6过端对端的的方式实现侵蚀沟信息提取，然而力求高精度提取结果而忽略了模型复杂度、7度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolution，DSC)使用逐通道卷积(DepthwiseConvolution)和逐点卷积(PointwiseConvolution)相结合使用较小的模型参数提升深度选择具有相似结构的U_Net和具有优异性能的FCN8s(主干特征特征提取网络为Resnet50),8[0072]基于上述方法，本发明还公开了一种基于深度学习的黄[0082]2、结合深度学习模型提取的深层特征信息和基于遥感影像提取的边缘和纹理等9
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