基于改进LinkNet模型的河流遥感图像语义分割研究

作     者：李文逵 LI Wenkui

作者机构：甘肃农业大学信息科学技术学院甘肃兰州730070 

出 版 物：《人民长江》 (Yangtze River)

年 卷 期：2023年第54卷第S2期

页      码：247-250,255页

摘      要：河流遥感影像地理背景复杂多变、水体识别对象区分度小、陆地河网形状不规则等导致河流区域识别率较低。为了获取高精度的河流区域信息,提出在原有LinkNet模型网络结构的基础上进行优化设计。首先把卷积块中的激活函数ReLU改成PReLU,然后将始端模块中最大池化替换成平均池化,最后在第一个卷积层前和第四个卷积层后新增一道跨越连接。预测效果表明:LinkNet模型的准确率、精确率、召回率、F1-Score以及mIoU依次为97.62%,80.95%,89.39%,84.96%,76.50%,两改进LinkNet模型的依次为98.21%,85.95%,91.11%,88.45%,81.71%,各项指标值都得到一定程度的提升,表明该改进方法能更加有效地提取自然情景下河流区域。

主 题 词：LinkNet模型 河流图像 语义分割 深度学习 

学科分类：08[工学] 0815[工学-矿业类] 

D　O　I：10.16232/j.cnki.1001-4179.2023.S2.056

馆 藏 号：203125322...