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基于TA-UNet3+的高分辨率遥感图像地表水体提取
1
作者
白倩
罗小波
母仕林
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第13期245-255,共11页
遥感图像中准确提取地表水体信息对于水资源管理、环境监测等领域至关重要。然而,由于地表覆盖的多样性、水体与周围环境的交汇、植被的复杂遮挡等因素,使得这项任务仍然面临着一系列挑战。为了提高地表水体提取精度,基于U-Net3+网络进...
遥感图像中准确提取地表水体信息对于水资源管理、环境监测等领域至关重要。然而,由于地表覆盖的多样性、水体与周围环境的交汇、植被的复杂遮挡等因素,使得这项任务仍然面临着一系列挑战。为了提高地表水体提取精度,基于U-Net3+网络进行优化,提出了一种适用于高分辨率遥感图像的TA-UNet3+网络模型。在编码器端由深度特征到浅层逐层引入窗口注意力嵌入模块,将来自更深层特征的局部注意力逐步嵌入到较低级特征中,提高特征图的语义理解能力。引入了结合阈值注意力和深度可分离的TA-ASPP模块,有效提高了特征信息的提取效率。在解码器端修改了多尺度融合模块,采用可学习的密集上采样卷积和深度分离卷积替代原始的双线性插值与普通卷积,在保证精度的同时显著降低了计算复杂度。数据集选择了重庆市不同场景下的部分地区,实验结果表明,TA-UNet3+网络模型在精度、召回率、F1和IoU等评价指标上均优于语义分割网络,表现出更高的地表水体提取精度。
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关键词
地表水体提取
遥感图像
TA-UNet3+
阈值注意力
密集上采样卷积
TA-ASPP模块
窗口注意力
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职称材料
基于国产高分辨率光学遥感影像的水体提取
被引量：
12
2
作者
邓富亮
章欣欣
+1 位作者
花利忠
李宗梅
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期143-150,共8页
遥感图像中地表水体同山体、建筑物等地物产生的阴影在光谱特征上存在较高的类间相似性,导致提取过程中容易出现混淆和错分的情况。针对此问题,提出一种基于面向对象和人工蜂群的地表水体提取方法。该方法首先对遥感图像进行分割以获取...
遥感图像中地表水体同山体、建筑物等地物产生的阴影在光谱特征上存在较高的类间相似性,导致提取过程中容易出现混淆和错分的情况。针对此问题,提出一种基于面向对象和人工蜂群的地表水体提取方法。该方法首先对遥感图像进行分割以获取分割对象的光谱、比率、几何形状等统计特征,以弥补高分遥感图像波段数目少,信息量不足的缺陷;并借助人工蜂群算法在解决复杂问题最优化方面的优势,选取水体同阴影二值分类的几何平均正确率作为算法的适应度函数,最终获取地表水体的最优化提取规则。选取厦门市大嶝岛和湖南省资兴市部分区域,基于国产高分一号、二号遥感数据进行水体提取,并与传统SVM分类结果进行比较。实验结果表明本算法提取水体的总体精度和Kappa系数均优于传统SVM分类器,表明该方法可应用于高分遥感图像的地表水体提取。
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关键词
人工蜂群
地表水体提取
高分
面向对象
遥感图像分类
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职称材料
题名
基于TA-UNet3+的高分辨率遥感图像地表水体提取
1
作者
白倩
罗小波
母仕林
机构
重庆邮电大学计算机科学与技术学院
重庆邮电大学空间大数据智能技术重庆市工程研究中心
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第13期245-255,共11页
基金
国家重点研发计划政府间国际科技创新合作项目(2021YFE0194700)
重庆市高技术产业重大产业技术研发(D2018-82)
重庆市教委重点合作项目(HZ2021008)。
文摘
遥感图像中准确提取地表水体信息对于水资源管理、环境监测等领域至关重要。然而,由于地表覆盖的多样性、水体与周围环境的交汇、植被的复杂遮挡等因素,使得这项任务仍然面临着一系列挑战。为了提高地表水体提取精度,基于U-Net3+网络进行优化,提出了一种适用于高分辨率遥感图像的TA-UNet3+网络模型。在编码器端由深度特征到浅层逐层引入窗口注意力嵌入模块,将来自更深层特征的局部注意力逐步嵌入到较低级特征中,提高特征图的语义理解能力。引入了结合阈值注意力和深度可分离的TA-ASPP模块,有效提高了特征信息的提取效率。在解码器端修改了多尺度融合模块,采用可学习的密集上采样卷积和深度分离卷积替代原始的双线性插值与普通卷积,在保证精度的同时显著降低了计算复杂度。数据集选择了重庆市不同场景下的部分地区,实验结果表明,TA-UNet3+网络模型在精度、召回率、F1和IoU等评价指标上均优于语义分割网络,表现出更高的地表水体提取精度。
关键词
地表水体提取
遥感图像
TA-UNet3+
阈值注意力
密集上采样卷积
TA-ASPP模块
窗口注意力
Keywords
surface water extraction
remote sensing images
TA-UNet3+
threshold attention
dense upsampling convolution
TA-ASPP module
window attention
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于国产高分辨率光学遥感影像的水体提取
被引量：
12
2
作者
邓富亮
章欣欣
花利忠
李宗梅
机构
厦门理工学院空间信息技术研究所
出处
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期143-150,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(41401475
41471366
+1 种基金
41501448)
福建省测绘地理信息局(2015JX04)资助
文摘
遥感图像中地表水体同山体、建筑物等地物产生的阴影在光谱特征上存在较高的类间相似性,导致提取过程中容易出现混淆和错分的情况。针对此问题,提出一种基于面向对象和人工蜂群的地表水体提取方法。该方法首先对遥感图像进行分割以获取分割对象的光谱、比率、几何形状等统计特征,以弥补高分遥感图像波段数目少,信息量不足的缺陷;并借助人工蜂群算法在解决复杂问题最优化方面的优势,选取水体同阴影二值分类的几何平均正确率作为算法的适应度函数,最终获取地表水体的最优化提取规则。选取厦门市大嶝岛和湖南省资兴市部分区域,基于国产高分一号、二号遥感数据进行水体提取,并与传统SVM分类结果进行比较。实验结果表明本算法提取水体的总体精度和Kappa系数均优于传统SVM分类器,表明该方法可应用于高分遥感图像的地表水体提取。
关键词
人工蜂群
地表水体提取
高分
面向对象
遥感图像分类
Keywords
artificial bee colony
water extraction
GF
object-oriented
remote sensing classification
分类号
P231.1 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TA-UNet3+的高分辨率遥感图像地表水体提取
白倩
罗小波
母仕林
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于国产高分辨率光学遥感影像的水体提取
邓富亮
章欣欣
花利忠
李宗梅
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
北大核心
2017
12
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职称材料
已选择
0
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