【摘 要】
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文章提出一种基于深度学习的遥感图像语义分割方法,用于分割不同类别的土地区域。构建以编解码结构为主干的遥感图像语义分割模型,利用通道注意力机制来强化对分割任务有效的特征,提升分类精度;提出基于残差学习框架的多尺度特征融合算法,使得低层特征的局部细节信息和高层特征的语义信息互补,实现遥感图像的精细化分割。以中国南方某地区为例,采用文中提出的语义分割模型,实现了地表覆盖分类自动化,达到90.88%的分割
【基金项目】
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安徽省重点科技研发计划资助项目(201904d07020018);
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文章提出一种基于深度学习的遥感图像语义分割方法,用于分割不同类别的土地区域。构建以编解码结构为主干的遥感图像语义分割模型,利用通道注意力机制来强化对分割任务有效的特征,提升分类精度;提出基于残差学习框架的多尺度特征融合算法,使得低层特征的局部细节信息和高层特征的语义信息互补,实现遥感图像的精细化分割。以中国南方某地区为例,采用文中提出的语义分割模型,实现了地表覆盖分类自动化,达到90.88%的分割准确率。实验结果表明:除水体分割外,该模型对其他类别的分割均优于原始U-Net,尤其是对道路和建筑的分割,精度提升明显;具有较高的分割准确率和较好的泛化能力,能够用于土地覆盖感遥感图像分割。
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