【摘 要】
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遥感影像的语义分割作为遥感影像处理领域的重要研究方向,在土地资源管理、军事目标识别等领域有着广泛的应用。目前基于传统神经网络的语义分割模型不能对遥感影像中的小物体进行更高维度的特征提取,导致分割的错误率较高,分割精度偏低。针对以上问题,提出一种超像素与transformer模型结合的方法对遥感影像进行分割。首先,采用参数网格搜索法,把每种可选参数进行排列组合,使用最小化分割误差为核心的评价方法,把
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遥感影像的语义分割作为遥感影像处理领域的重要研究方向,在土地资源管理、军事目标识别等领域有着广泛的应用。目前基于传统神经网络的语义分割模型不能对遥感影像中的小物体进行更高维度的特征提取,导致分割的错误率较高,分割精度偏低。针对以上问题,提出一种超像素与transformer模型结合的方法对遥感影像进行分割。首先,采用参数网格搜索法,把每种可选参数进行排列组合,使用最小化分割误差为核心的评价方法,把参数搜索目标转化为寻找不同分割结果中的最低期望风险对应的参数组合,选出SLIC超像素算法所需的最优参数。其次,用超像素分割对原始遥感图像进行聚类得到初始图斑,使用全卷积网络对超像素分割的结果进行向量嵌入,输入到改进的适用于语义分割的transformer模型中。最后,利用序列模型的特点,输入一个范围内的区域向量序列,输出与输入顺序一致的区域标签序列,把语义分割任务转化为分类任务。这个过程利用了自注意力机制来实现偶然性过滤,注意力机制比纯粹卷积网络更容易注意到区域固有特征关系以及区域的拓扑关系,可以提高分割精度。经过实验表明,本文算法在3个评价指标上分割精度分别为0.843,0.882,0.818,总体精度为0.849,相比U-Net与FCN网络分别提高了2%与8.7%。说明超像素+transformer的模型在遥感影像的分割精度方面要优于其他网络,显示出了本方法在高分辨率遥感影像分割中的潜力。该论文有图36幅,表8个,参考文献59篇。
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