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基于改进的U-Net卷积神经网络的遥感影像水体信息提取方法
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作者 宋子俊 董张玉 +1 位作者 张鹏飞 张远南 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期488-495,515,共9页
针对当前遥感影像水体信息提取存在细节水体提取能力较弱、重要特征损失较大的问题,文章提出一种基于改进的U-Net网络实现遥感影像水体信息提取的方法。该方法首先通过引入Resnet残差卷积模块深化传统U-Net网络架构提升特征挖掘能力,并... 针对当前遥感影像水体信息提取存在细节水体提取能力较弱、重要特征损失较大的问题,文章提出一种基于改进的U-Net网络实现遥感影像水体信息提取的方法。该方法首先通过引入Resnet残差卷积模块深化传统U-Net网络架构提升特征挖掘能力,并引入Respath残差连接模块减少跳跃连接过程中的语义差距,同时引入PSConv多尺度卷积模块、Eca有效通道注意力机制模块,提高网络特征学习能力,构建PS-Eca-Multiresunet网络模型,弥补传统U-Net网络存在的细节特征提取能力较弱问题。选择“2020年第四届中科星图杯高分遥感图像解译软件大赛”数据集进行实验,结果表明,与传统U-Net网络模型相比,该方法水体提取的平均交并比提高了9.08,像素精度提升了7.4%。改进的网络提取结果能够有效避免阴影影响,提高对细节水体的提取精度,实现遥感影像水体信息的高精度提取。 展开更多
关键词 水体提取 深度学习 多尺度卷积 有效通道注意力机制 multiresunet网络
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