典型文献
一种轻量级网络模型的遥感水体提取方法
文献摘要：
针对遥感影像水体提取网络模型特征捕捉能力差的问题,提出一种轻量级Unet模型.基于原Unet的编码-解码结构,使用轻量级网络MobileNetV3构建编码器以降低模型复杂度,避免连续下采样导致细节损失;将空洞空间金字塔池化模块作为编码网络与解码网络的连接桥,对编码网络传入的高级语义特征进一步处理;在网络阶跃连接部分,通过引入卷积注意力机制抑制非目标特征通道与特征信息的干扰,均衡提升网络的识别精度;使用交叉熵损失和Dice损失结合的综合损失函数适应训练集.经国产GF-6 PMS水体数据集实验,并将结果与单波段阈值法、NDWI指数法、SVM分类法、DeepLabV3+模型、Unet模型进行比较,结果表明:该模型能够准确区别水体与其他地物,分割精度达到93.78％,证明该方法具有较高的分割精度,能够准确提取水体信息.
文献关键词：
Unet;GF-6 PMS;编码-解码;MobileNetV3;损失函数
中图分类号：
作者姓名：
张庆港;张向军;余海坤;卢小平;李国清
作者机构：
河南理工大学 自然资源部矿山时空信息与生态修复重点实验室,河南焦作 454003;河南省遥感测绘院,郑州 450003
文献出处：
引用格式：
[1]张庆港;张向军;余海坤;卢小平;李国清-.一种轻量级网络模型的遥感水体提取方法)[J].测绘科学,2022(11):64-72
A类：
B类：
轻量级网络,水体提取,遥感影像,模型特征,捕捉能力,Unet,解码,MobileNetV3,编码器,模型复杂度,下采样,空洞空间金字塔池化模块,编码网络,连接桥,传入,高级语义特征,阶跃,卷积注意力机制,目标特征,特征信息,识别精度,交叉熵损失,Dice,损失函数,训练集,经国,GF,PMS,水体数据,单波段阈值法,NDWI,指数法,分类法,DeepLabV3+,地物,取水,水体信息
AB值：
0.429129
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