高分辨率遥感

作品数：2039被引量：10294H指数：42
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基于多尺度注意力融合网络的遥感影像场景分类
《测绘科学》2024年第12期28-42,共15页刘小华 
福建省自然科学基金项目(2021J01627,2023J01417)。
针对高分辨率遥感影像尺度差异大、空间结构复杂、类内外变异性显著等现象给场景分类带来的技术难题,该文提出了一种基于多尺度注意力融合的深度学习网络。首先,通过ResNet-50提取多尺度特征;然后,利用通道注意力增强类别特征,并通过空...
关键词：高分辨率遥感 场景分类 深度学习 注意力模块 特征融合 
窗口注意力融合多分支特征的高分遥感图像语义分割
《测绘科学》2024年第12期104-113,共10页徐世博 闫钧华 张寅 王达伟 张新志 
中央高校基本科研业务费项目(NJ2024027,NJ2023029)。
针对通用语义分割模型分割高分辨率图像时,难以平衡精度和显存消耗问题,该文提出窗口化融合多分支特征语义分割模型。在特征编码阶段采用三分支网络架构,分别提取高分辨图像不同尺度不同侧重点的特征信息;针对不同分支特征的特点,基于...
关键词：语义分割 高分辨率遥感影像 多分支网络架构 注意力机制 
融合多尺度特征的河道型水库网箱养殖信息提取研究
《测绘科学》2024年第10期133-145,共13页林万强 陈芸芝 
福建省自然科学基金项目(2022J01111);福建省省属公益类科研院所基本科研专项(2023R1012005)。
为制定适合河道型水库的网箱养殖信息提取方法,实现水库网箱养殖自动化精准提取,该文基于“U”型编解码结构,顾及多尺度特征信息,通过引入残差单元(RU)、高效多尺度注意力(EMA)、改进级联多尺度卷积(MCP)以及嵌入多尺度特征(IAC)等模块...
关键词：河道型水库 多尺度特征 水库网箱养殖 深度学习 国产高分辨率遥感影像 
改进D-LinkNet的高分辨率遥感影像建筑物提取方法被引量：1
《测绘科学》2024年第5期75-83,共9页余美 屈子平 刘波 叶子君 李程鹏 
国家自然科学基金地区项目(42161064);江西省自然科学基金资助项目(20232ACB204032);自然资源部南方丘陵区自然资源监测监管重点实验室开放基金资助项目(NRMSSHR-2022-Y10);自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室开放基金资助项目(MEMI-2021-2022-23);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ2200744);东华理工大学江西省数字国土重点实验室开放研究基金资助项目(DLLJ202105);东华理大学博士启动基金科研项目(DHBK2019189);东华理工大学研究生创新基金项目(DHYC-202321)
为了提升高分辨率遥感影像建筑物提取的精度及效率,以D-LinkNet网络架构为基础,融合注意力机制构建基于SE-LinkNet的高分辨率遥感影像建筑物提取网络:(1)利用深度卷积来替代最大池化层以减少连续下采样引起的特征信息丢失;(2)采用融合...
关键词：遥感影像 建筑物提取 注意力机制 深度学习 
多尺度部分卷积混合空间注意力的高分遥感影像分类
《测绘科学》2024年第4期65-79,共15页项梁 吕伏 冯永安 
国家青年科学基金项目(51904144,51874166,51974145);国家自然科学基金面上项目(52274206)。
高分辨率遥感影像场景类别多且类间相似度高,针对已有的遥感分类模型在相似特征区分困难以及运行速度慢等问题,该文提出了一种基于多尺度与部分卷积的快速图像分类网络。首先,该方法通过不同核大小的普通卷积分别抽取不同尺度的目标特征...
关键词：影像分类 高分辨率遥感影像 部分卷积 多尺度特征 混合空间注意力 
边缘监督与特征融合的遥感影像建筑物提取方法被引量：3
《测绘科学》2023年第9期76-88,共13页刘世琦 李旋 丁少鹏 顾海燕 杨懿 李海涛 
江苏省自然资源厅科技创新项目(2023048);中央级公益性科研院所基本科研业务费项目(AR2309,AR2213)。
针对现有深度学习模型的建筑物提取结果普遍存在的边缘规整度差、细节不丰富等问题,该文提出了一种结合边缘监督与特征融合的深度学习建筑物提取模型,此模型以U-Net为基本架构,借助多任务学习思想,设计了多尺度边缘监督分支和高低层特...
关键词：高分辨率遥感影像 语义分割 建筑物提取 U-Net 边缘监督 特征融合 
一种基于CNN-GCN的高分辨率遥感影像土地覆盖分类被引量：4
《测绘科学》2023年第6期59-72,共14页田智慧 常蓬 赫晓慧 程淅杰 
河南省重大科技专项(201400210900);第二次青藏高原科学考察计划项目(2019QZKK0106)。
针对单一深度学习模型无法有效地提取局部-全局空间光谱特征的问题,该文提出了一种基于像素-超像素的异构卷积神经网络(HCNN)特征级联的分类方法,有效地提高了土地覆盖分类性能。具体而言,基于注意力机制的像素级特征提取模块和基于空...
关键词：土地覆盖分类 深度学习 卷积神经网络 超像素分割 图卷积神经网络 高分辨率遥感影像 
FPN与Mask R-CNN多任务融合的建筑物边界提取被引量：2
《测绘科学》2023年第6期151-160,180,共11页康停军 闫晨曦 张新长 夏义雄 孙颖 
国家自然科学基金面上项目(42071441);国家自然科学基金青年项目(42201351);广东省基础与应用基础区域联合基金-青年基金项目(2020A1515110441)。
针对目前主流深度学习网络对建筑物边界提取时,存在的边界不准确和内部空洞等问题,该文提出了将语义分割网络-全卷积神经网络(FPN)和实例分割网络-掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)进行有机结合的多任务深度学习框架。该方法旨在实现...
关键词：高分辨率遥感影像 建筑物边界提取 多任务 语义分割 实例分割 深度学习 
一种改进U-Net的遥感影像建筑物提取方法被引量：7
《测绘科学》2023年第1期39-48,共10页胡荣明 任乐宽 苏瑞鹏 米晓梅 
国家自然科学基金项目(42171394)
针对高分辨率遥感影像信息复杂浅层网络难以对其目标物特征信息充分学习,图像因裁剪导致边缘信息损失使得模型对图像边缘预测效果较差的问题,该文将U-Net收缩路径加深以增强网络对特征信息的学习能力,并加入随机失活函数(Dropout)层抑...
关键词：高分辨率遥感影像 U-Net 联合损失函数 建筑物提取 
感知编组下的高分辨率影像建筑轮廓正则化方法
《测绘科学》2023年第1期49-59,共11页解斐斐 顾宇超 霍志玲 
山东省自然科学基金项目(ZR2021MD026);山东省高等学校科技计划项目(J18KA214)
针对经典的建筑物边界正则化方法(如最小外接矩形法和角点拟合法)无法适用于高分辨率遥感影像中形状复杂的建筑区域,该文提出了一种基于感知编组的建筑物轮廓正则化处理方法。基于道格拉斯-普克算法对粗提取的建筑物进行多边形简化,利...
关键词：正则化 高分辨率遥感影像 直线拟合 主导方向 感知编组 
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