顾及多尺度上下文信息的高分影像林地信息提取方法
Woodland extraction from high-resolution remote sensing imagery considering multi-scale contextual information作者机构:江苏农林职业技术学院江苏句容212400
出 版 物:《江苏农业科学》 (Jiangsu Agricultural Sciences)
年 卷 期:2022年第50卷第22期
页 面:209-216页
学科分类:09[农学] 0903[农学-农业资源与环境]
基 金:江苏农林职业技术学院科技项目(编号:2021kj89、2021kj68) 江苏省大学生创新创业训练计划(编号:202113103001y)。
主 题:高分影像 林地信息提取 多尺度 上下文信息 深度学习
摘 要:科学快速地掌握林地资源信息是进行林地管理与保护的基础。针对现有研究中林地提取方法精度不足的问题,提出一种顾及多尺度上下文信息的高分影像林地提取方法,首先,在编码阶段利用残差网络提取遥感影像中林地的深层次特征;其次,考虑到林地明显的同物异谱及同谱异物特征,建立一种顾及上下文信息的特征融合算法,有效提高网络对于目标区域的关注度;最后,构建一种深度多尺度信息聚合结构以适用于遥感影像中林地的较大尺度差异性特征。为证明方法的有效性,建立了一个遥感影像林地提取数据集进行试验,并与现有优秀的方法进行对比,结果显示,本研究方法F_(1)值提高了4.28~11.83,IOU值提高了2.49~15.32百分点,本研究方法对于林地信息提取具有更高的精度。