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一种融合Transformer和UNet的森林覆盖信息提取方法
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作者 廖凌岑 刘巍 刘士彬 《中国科学院大学学报(中英文)》 北大核心 2025年第3期350-360,共11页
森林覆盖信息提取是森林遥感应用的重要内容之一,它对于森林资源管理、生态环境保护和气候变化研究等具有重要意义。传统的基于卷积神经网络的方法虽然能够有效地提取局部特征,但难以捕获远程依赖关系和全局上下文信息。为解决这个问题... 森林覆盖信息提取是森林遥感应用的重要内容之一,它对于森林资源管理、生态环境保护和气候变化研究等具有重要意义。传统的基于卷积神经网络的方法虽然能够有效地提取局部特征,但难以捕获远程依赖关系和全局上下文信息。为解决这个问题,提出一种融合Transformer和UNet的森林覆盖信息提取方法,简称为DiUNet。该方法将Transformer模块嵌入到UNet网络中,以增强其对远程依赖和全局上下文信息的感知能力。此外,针对森林覆盖信息的破碎、无规则和尺度不一等特点,通过利用相对位置编码增加位置信息,提升了模型对不同层次和尺度空间信息的捕获能力。构建一个基于Landsat 8和CDL数据层的森林覆盖信息数据集,并对该数据集进行深入实验分析。在对比实验中,DiUNet在精确度、召回率、F1分数、交并比和频权交并比等指标中取得的结果最佳,分别为91.22%、92.66%、91.94%、85.08%和81.65%,同时在泛化实验中也取得了不错的结果。表明DiUNet方法在森林覆盖信息提取方面优于现有的方法,且具有较高的鲁棒性和泛化性。 展开更多
关键词 语义分割 UNet TRANSFORMER 森林覆盖信息 森林遥感
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