改进卷积网络的高分遥感图像城镇建成区提取

摘要：

目的 城镇建成区是城镇研究重要的基础信息,也是实施区域规划、落实城镇功能空间布局的前提.但是遥感影像中城镇建成区的环境复杂,同时不同城镇建成区在坐落位置、发展规模等方面存在许多差异,导致其信息提取存在一定困难.方法 本文基于面向图像语义分割的深度卷积神经网络,使用针对特征图的强化模块和通道域的注意力模块,对原始DeepLab网络进行改进,并通过滑动窗口预测、全连接条件随机场处理方法,更准确地实现城镇建成区提取.同时,针对使用深度学习算法容易出现过拟合和鲁棒性不强的问题,采用数据扩充增强技术进一步提升模型能力.结果 实验数据是三亚和海口部分地区的高分二号遥感影像.结果表明,本文方法的正确率高于93％,Kappa系数大于0.837,可以有效地提取出大尺度高分辨率遥感影像中的城镇建成区,且提取结果最为接近实际情况.结论 针对高分辨率遥感卫星影像中城镇建成区的光谱信息多样化、纹理结构复杂化等特点,本文算法能在特征提取网络中获取更多特征信息.本文使用改进的深度学习方法,提出两种处理方法,显著提高了模型的精度,在实际大幅遥感影像的使用中表现优秀,具有重要的实用价值和广阔的应用前景.

关键词：卷积神经网络、注意力机制、遥感图像、城镇建成区、信息提取

所属期刊栏目：25

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：海南省重点研发计划项目ZDYF2018001

在线出版日期：2021-02-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：2677-2689