技術(shù)特征：

1.一種基于shearlet先驗(yàn)知識(shí)的細(xì)粒度表征遙感影像解譯方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于shearlet先驗(yàn)知識(shí)的細(xì)粒度表征遙感影像解譯方法，其特征在于，步驟s1中，預(yù)處理操作包括噪聲去除、對(duì)比度調(diào)整和圖像裁剪。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于shearlet先驗(yàn)知識(shí)的細(xì)粒度表征遙感影像解譯方法，其特征在于，步驟s2具體為：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于shearlet先驗(yàn)知識(shí)的細(xì)粒度表征遙感影像解譯方法，其特征在于，步驟s202中，shearlet變換細(xì)節(jié)如下：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于shearlet先驗(yàn)知識(shí)的細(xì)粒度表征遙感影像解譯方法，其特征在于，步驟s201至步驟s204循環(huán)進(jìn)行三次，直到獲得最高頻子帶，次高頻子帶和較高頻子帶信息為止。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于shearlet先驗(yàn)知識(shí)的細(xì)粒度表征遙感影像解譯方法，其特征在于，步驟s3具體為：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于shearlet先驗(yàn)知識(shí)的細(xì)粒度表征遙感影像解譯方法，其特征在于，步驟s4具體為：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于shearlet先驗(yàn)知識(shí)的細(xì)粒度表征遙感影像解譯方法，其特征在于，步驟s5具體為：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于shearlet先驗(yàn)知識(shí)的細(xì)粒度表征遙感影像解譯方法，其特征在于，步驟s6具體為：

10.一種基于shearlet先驗(yàn)知識(shí)的細(xì)粒度表征遙感影像解譯系統(tǒng)，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于Shearlet先驗(yàn)知識(shí)的細(xì)粒度表征遙感影像解譯方法及系統(tǒng)，采用Shearlet變換對(duì)預(yù)處理后的遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻子帶信息抽??；使用拉普拉斯金字塔和shearlet濾波器分別獲得高頻組件和對(duì)其按方向拆分后的多向高頻子帶；通過空間注意力機(jī)制自適應(yīng)融合相同層次的子帶，生成細(xì)節(jié)增強(qiáng)的特征圖；將通過Shearlet變換提取的高頻組件先驗(yàn)與深度殘差網(wǎng)絡(luò)獲取的深層殘差塊進(jìn)行多尺度多層次加權(quán)融合；使用訓(xùn)練好的細(xì)節(jié)增強(qiáng)骨干和多個(gè)任務(wù)的不同探測頭，輸出精確的遙感影像分析結(jié)果；通過結(jié)合Shearlet變換和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，顯著提高了遙感影像解譯的精確度和效率，同時(shí)保持了良好的模型泛化能力和實(shí)用性，預(yù)計(jì)將推動(dòng)遙感影像處理向更智能、自動(dòng)化的方向發(fā)展。

技術(shù)研發(fā)人員：李玲玲,劉瓊,焦李成,劉芳,劉旭,陳璞花,李陽陽,張夢(mèng)璇
受保護(hù)的技術(shù)使用者：西安電子科技大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2