一种基于遥感语义分割的植被覆盖度估算方法和装置

本申请提供了一种基于遥感语义分割的植被覆盖度估算方法和装置，方法包括：获取待测区域的遥感图像；将所述遥感图像输入预设的深度学习模型，得到植被分类结果；对分类结果进行统计分析，计算植被覆盖度。本申请通过将遥感图像输入深度学习模型，模型通过多路径特征融合和SiLU激活函数的引入，结合深度可分离卷积和残差连接，既减少了模型参数量和计算成本，又增强了特征提取的能力，提高了分割结果的精度与细节保留能力，在处理多尺度遥感图像时表现出良好的非线性表达能力，有效提升了对复杂地物和植被覆盖度的估算精度。大幅提高了遥感影像的分割精度和计算效率，为高效、精准的植被覆盖度估算提供了坚实的技术支撑，具有广泛的应用前景。