【摘 要】
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湖泊水体提取不仅是遥感空间地理分析的关键技术,也在灾害监测、资源利用和碳循环等方面具有重要意义。由于地壳的运动,青藏高原上湖泊的面积一直在不断变化,这也使青藏高原区域的水体提取变得非常重要。受近年来计算机视觉研究的启发,用于遥感图像分析任务的卷积神经网络不断地被提出,但分割边界模糊和对前景建模能力较差等问题仍存在。因此,本文的工作将围绕如何改进以上问题进行展开,具体内容如下:（1）构建了两个用于水
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湖泊水体提取不仅是遥感空间地理分析的关键技术,也在灾害监测、资源利用和碳循环等方面具有重要意义。由于地壳的运动,青藏高原上湖泊的面积一直在不断变化,这也使青藏高原区域的水体提取变得非常重要。受近年来计算机视觉研究的启发,用于遥感图像分析任务的卷积神经网络不断地被提出,但分割边界模糊和对前景建模能力较差等问题仍存在。因此,本文的工作将围绕如何改进以上问题进行展开,具体内容如下:（1）构建了两个用于水体提取的遥感图像数据集,分别是谷歌数据集和Landsat数据集,其中谷歌数据集共包含6774张大小为256×256的谷歌遥感图像,而Landsat数据集共包含841张相同大小的Landsat-8遥感图像。（2）提出了一个多尺度湖泊水体提取网络。我们使用具有深度可分离卷积的Res Net-101作为编码器来获取输入图像的高水平特征信息,并设计了一个多尺度密集连接特征提取器,在不增加大量计算量的情况下扩大卷积核的感受野。在解码器中,将高水平特征上采样并与编码器不同水平的特征进行融合,得到最终的湖泊水体预测图。（3）提出了一个混合尺度注意力机制水体提取网络。首先,我们结合Res Net-34和特征金字塔网络提出了双支编码器来加强对前景的建模。其次,利用混合尺度注意块对全局信息进行自适应加权。最后,利用Pixel Shuffle上采样方式恢复特征图的分辨率,并利用密集连接块对湖泊水体边界进行细化。（4）采用总体准确率、召回率、平均交并比、真水率和误水率五个评价指标来测试所提出的两个模型在测试集上的性能。实验结果证明了我们所提出的模型相较于对比模型具有更优的性能,并且消融实验也验证了模型的重要组成部分对性能有着积极作用。
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