【摘 要】
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为提取高分辨率遥感影像的典型地物，且针对Deeplabv3+在遥感图像分割任务中，边缘分割比较模糊，存在孔洞和遗漏分类的问题，作者基于深度学习提出在Deeplabv3+加入通道注意力机制模块以增强分割结果的方法。先通过深度卷积网络得到的高级特征图输入到通道注意力机制，进行通道间像素特征强化，再通过空间金字塔池获得多尺度输入图像，并且进行了类别不平衡的修正，提取出了完整的图像分割信息，实现了分割边界
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为提取高分辨率遥感影像的典型地物，且针对Deeplabv3+在遥感图像分割任务中，边缘分割比较模糊，存在孔洞和遗漏分类的问题，作者基于深度学习提出在Deeplabv3+加入通道注意力机制模块以增强分割结果的方法。先通过深度卷积网络得到的高级特征图输入到通道注意力机制，进行通道间像素特征强化，再通过空间金字塔池获得多尺度输入图像，并且进行了类别不平衡的修正，提取出了完整的图像分割信息，实现了分割边界信息的优化。通过采集广州市高分二号遥感影像进行遥感数据处理，标注，增强之后进行实验，对比经典语义分割网络
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神经网络在图像分类任务上表现优异，但神经网络本身极易受添加微小扰动的对抗样本的影响，造成神经网络输出错误的分类结果。而目前防御方法存在图像特征提取能力不足、对图像关键区域特征关注较少的问题。针对这些问题，提出了一种融合残差密集自注意力机制和生成对抗网络的攻击防御模型——RD-SA-DefGAN。该模型将生成对抗网络和投影梯度下降(PGD)攻击算法相结合，吸收PGD攻击算法生成的对抗样本进入训练样本
生态系统的脆弱性是全球气候变化与可持续发展研究的核心问题,测定与评价脆弱性对认识生态系统的结构与功能至关重要。天山-塔里木绿洲地区包含着山地、荒漠和绿洲等多种类型的生态系统,存在着多个不同生态类型的交界过渡区。为定量评价该地区生态脆弱性,以植被总初级生产力这一生态系统重要的功能性指标为基础,对该地区生态系统脆弱性进行了计算和分级(不脆弱、轻度脆弱、中度脆弱、重度脆弱和极度脆弱),并对研究区生态系统
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