1.一种基于高分辨率遥感影像输电杆塔识别与定位方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：由高分系列和高景一号卫星采集得到的遥感影像数据，采用几何纠正和图像融合方法处理得到输电杆塔的数据集；通过人工进行筛选，获取不同背景、不同成像形状的输电杆塔数据集；数据集图片像素大小为416x 416；将杆塔图片制作成PASCALVOC格式的数据集并划分为训练集、验证集、测试集进行数据增广操作：S2：根据S1中的数据集，采用K‑means算法计算anchor值，增加SPP模块，构建输电杆塔目标检测网络；

S3：调整网络训练参数，利用S1得到的训练数据对S2得到的目标检测网络进行最后的网络参数调整；

S4：根据S1得到的测试集、验证集与S3得到的检测模型进行输电杆塔模型训练；

S5：根据S1得到的测试集、验证集与S4得到的输电杆塔检测模型对输电杆塔检测任务进行测试；

S6：根据S5测试结果来判断模型输出并进行参数设置继续训练与测试，循环此操作直到得到目标检测模型；

S7：根据S6得到杆塔检测模型进行输电杆塔的检测与定位；

其中，所述步骤S2中anchor值是使用K‑means算法多次计算并求平均得到，采用CIoU作为网络的损失函数，使用DIoU作为非极大值抑制NMS的标准，增加了SPP网络融合不同层的杆塔特征，其中CIoU损失函数、DIoU‑NMS公式如下：CIoU损失函数： 其中，

DIoU‑NMS： 其中，

2.根据权利要求1所述的一种基于高分辨率遥感影像输电杆塔识别与定位方法，其特征在于，所述的步骤S1中数据处理包括图像的几何纠正和图像融合；数据裁剪是将遥感影像原图裁剪为416*416像素值大小：数据增广是利用Python程序对数据集进行旋转、平移缩放操作来增加数据的多样性以及避免训练过拟合。

3.根据权利要求1所述的一种基于高分辨率遥感影像输电杆塔识别与定位方法，其特征在于，所述的步骤S3中调整网络参数：最大迭代次数为20000，批次大小设为64，动量设为

0.9，衰减系数设为0.0005，学习率设为0.001，批量大小设为64。

4.根据权利要求1所述的一种基于高分辨率遥感影像输电杆塔识别与定位方法，其特征在于，所述的步骤S4根据步骤S3得到调整好参数的网络进行输电杆塔的模型训练。

5.根据权利要求1所述的一种基于高分辨率遥感影像输电杆塔识别与定位方法，其特征在于，所述的步骤S5根据步骤S1得到的测试集、验证集与步骤S4得到的输电杆塔检测模型对输电杆塔检测任务进行测试。

6.根据权利要求1所述的一种基于高分辨率遥感影像输电杆塔识别与定位方法，其特征在于，所述的步骤S6根据步骤S5测试结果来判断模型是否输出和进行参数设置、训练与测试，循环此操作直到得到目标检测模型。

7.根据权利要求1所述的一种基于高分辨率遥感影像输电杆塔识别与定位方法，其特征在于，所述的步骤S7目标检测定位包括输电杆塔的粗略定位和精确定位，电塔的粗略位置计算是在步骤S5得到检测结果的杆塔最小外接矩形的左上角像素坐标(x,y)，并在裁剪后的tif影像中计算得到杆塔的粗略坐标；再在步骤S5中得到杆塔的最小外接矩形图片，进一步对杆塔的四个根基进行识别，最后将得到的像素坐标(x,y)还原到tif影像中，获得杆塔的精确经纬度坐标。