融合多源特征的高分遥感影像语义分割方法研究
刘晓蒙
郑州升达经贸管理学院信息工程学院 河南郑州 451191
摘要：提出融合多源特征的高分遥感影像语义分割方法,实现遥感影像中的像素分类,为后续影像处理奠定基础.以U-Net网络设计思想为基础,添加SE(squeeze and excitation)模块和多源特征自适应融合模块,构建多源特征融合的高分遥感影像语义分割网络框架;框架采用双输入模式,将IRRG(infrared、red、green)图像与数字表面模型(digital surface model,DSM)图像作为输入图像,利用U-Net编码器和SE模块分别提取两种模态图像的特征图,通过多源特征自适应融合模块对二者实施融合处理,获得融合后的新特征图;利用U-Net的解码器将新特征图还原成原图尺寸,利用像素点分类模块的Softmax分类器完成高分遥感影像语义分割.实验证明,所提出的方法可以有效实现高分遥感影像语义分割,在平均像素精度和分割后图像质量方面均有较好的表现.对比其他方法,针对不同的数据集,所提出的方法平均交并比可达0.95以上.
关键词：高分遥感影像多源特征语义分割U-Net网络特征提取损失函数
论文发表日期：2024-10-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 57-62 )