基于多特征融合的遥感影像土地利用分类

作     者：湛浩宇 周吾珍 邱凌瀚 韩飞 郑晓莉 ZHAN Haoyu;ZHOU Wuzhen;QIU Linghan;HAN Fei;ZHENG Xiaoli

作者机构：四川省国土科学技术研究院(四川省卫星应用技术中心)四川成都610045 成都数之联科技有限公司四川成都610094 

基　　金：四川省科技计划项目(2020YFS0365)资助 

出 版 物：《测绘与空间地理信息》 (Geomatics & Spatial Information Technology)

年 卷 期：2022年第45卷第10期

页      码：50-53页

摘      要：高分辨率遥感影像因其所含较为丰富的影像信息,在城市规划、环境评价、林业测量等领域得到了广泛应用。然而,由于遥感影像具有背景复杂、地物结构多样、细节丰富等特点,往往存在分割精度低的问题。此外,遥感影像中目标如建筑物、河流和林地等地物通常存在尺寸大小不一致的问题,难以做到精细化分割。针对以上问题,本文提出了基于多特征融合的卷积神经网络模型。该模型分为编码器和解码器两部分。在编码阶段,本文使用跨卷积层级的多尺度特征融合策略提取特征;在解码阶段,为了准确地恢复影像的细节信息,本文设计了能够融合不同层级卷积特征的解码器。同时,本文对成都市的高分系列遥感卫星影像标注,设计对比实验验证了本文模型的有效性。

主 题 词：遥感影像 语义分割 卷积神经网络 特征融合 

学科分类：083002[083002] 0830[工学-生物工程类] 081802[081802] 08[工学] 0818[工学-交通运输类] 081602[081602] 0816[工学-纺织类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-5867.2022.10.016

馆 藏 号：203115477...