基于深度学习的地物自动识别矢量转化方法

本发明涉及地物图像处理技术领域，且公开了基于深度学习的地物自动识别矢量转化方法，通过基于CBAM注意力机制与多尺度特征融合实现像素级地物精准分类，通过改进Canny检测与多项式拟合提取平滑边界，结合Shapely与Geopandas库实现矢量自动生成与拓扑处理，最终通过属性特征数据库智能匹配完成属性赋值。进而将地物数据处理周期从数天缩短至数小时，显著提升数据处理效率，并为国土规划、灾害应急等提供快速可靠的数据支撑。同时，通过混合损失函数优化、概率校准及拓扑迭代优化机制，显著提升地物识别准确率与矢量数据几何精度，有效降低数据偏差，为国土空间开发与生态保护提供更科学合理的数据保障。