【摘 要】
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为提高葡萄种植区遥感识别精度，基于高分二号卫星遥感影像，对U-Net网络进行改进：从空间和通道维度自适应校准特征映射，以增强有意义的特征，抑制不相关的特征，提升地物边缘分割精度；减少下采样次数，使用混合扩张卷积代替常规卷积操作，以增大卷积核感受野，降低图像分辨率的损失，提高对不同尺寸地物的识别能力。实验结果表明，本文模型在测试集上的像素准确率、平均交并比和频权交并比分别为96.56%、93.11%
【基金项目】
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宁夏智慧农业产业技术协同创新中心项目（2017DC53）； 国家自然科学基金项目（41771315）； 国家重点研发计划项目（2020YFD1100601）；
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为提高葡萄种植区遥感识别精度，基于高分二号卫星遥感影像，对U-Net网络进行改进：从空间和通道维度自适应校准特征映射，以增强有意义的特征，抑制不相关的特征，提升地物边缘分割精度；减少下采样次数，使用混合扩张卷积代替常规卷积操作，以增大卷积核感受野，降低图像分辨率的损失，提高对不同尺寸地物的识别能力。实验结果表明，本文模型在测试集上的像素准确率、平均交并比和频权交并比分别为96.56%、93.11%、93.35%，比FCN-8s网络分别提高了5.17、9.57、9.17个百分点，比U-Net网络提高了2.39、4.59、4.39个百分点。此外，本文通过消融实验和特征可视化探究注意力模块和混合扩张卷积对该模型的影响。本文模型结构简单、参数量少，能够识别不同面积的葡萄种植区，边缘分割效果良好，为作物遥感识别精度的提升提供了一种有效途径。
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