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联合多尺度注意力机制与边缘约束的SPOT7影像林地提取方法: 收藏
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引用; 《武汉大学学报（信息科学版）》2023年第12期48卷 1951-1958页; 作者：任诗曼朱军方铮李闯农梁策谢亚坤李维炼张天奕西南交通大学地球科学与环境工程学院四川成都611756 四川省国土科学技术研究院四川成都610045 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081; 林地是国家重要的自然资源和经济资源,掌握林地分布状况对林地资源调查管理具有重要意义。针对传统林地提取方法精度较低且边界不规则的问题,设计了一种联合多尺度注意力机制与边缘约束的林地提取方法。首先,构建一种端到端的多尺度注...; 林地是国家重要的自然资源和经济资源,掌握林地分布状况对林地资源调查管理具有重要意义。针对传统林地提取方法精度较低且边界不规则的问题,设计了一种联合多尺度注意力机制与边缘约束的林地提取方法。首先,构建一种端到端的多尺度注意力神经网络模型,充分提取影像中林地的上下文特征,对不同尺度下的林地进行语义描述,实现高精度的林地像素级表达;其次,构建边缘约束规则,对提取结果进行边界优化,提高林地提取结果的可读性。为证明方法的有效性,以中国四川省绵阳市三台县作为实验区,建立数据集并进行林地提取实验,结果显示,所提方法提取的精确度为81.9%,召回率为75.6%,F1分数为78.1%,交并比为64.2%。结果证明,所提方法在遥感影像林地提取应用上效果良好。; 来源：详细信息评论

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