【摘 要】
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土地资源利用的合理规划对于一个城市未来的发展至关重要,其中国土资源利用状况的统计、城市扩张与乡村城镇化建设的规划、城市发展与生态保护之间的统筹协调等都需要对区域的地表覆盖类型进行识别分类。本文基于深度学习与遥感技术使用哨兵二号遥感数据对银川市进行了地物分类研究。本文的研究内容如下:（1）数据集的制作。本文基于哨兵二号遥感数据制作银川市的地物分类数据集,共分为5种地物类别,分别是建筑、耕地、植被、水
【基金项目】
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国家自然科学基金《星载L/P双波段Pol-InSAR植被垂直结构模型与反演方法研究》（项目编号:62061038）；
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土地资源利用的合理规划对于一个城市未来的发展至关重要,其中国土资源利用状况的统计、城市扩张与乡村城镇化建设的规划、城市发展与生态保护之间的统筹协调等都需要对区域的地表覆盖类型进行识别分类。本文基于深度学习与遥感技术使用哨兵二号遥感数据对银川市进行了地物分类研究。本文的研究内容如下:（1）数据集的制作。本文基于哨兵二号遥感数据制作银川市的地物分类数据集,共分为5种地物类别,分别是建筑、耕地、植被、水体、裸地。将下载的遥感数据进行辐射定标和大气校正等预处理操作后对图像进行裁剪;针对数据集内部地物类别分布不平衡和规模较小的问题,本文通过旋转变换、镜像变换等几何变换以及调整图片的色调、饱和度、明度、随机添加噪声等非几何变换对数据集进行扩增,增强该数据集的多样性和完备性。（2）基于全卷积神经网络的语义分割研究。本文首先研究了 Unet和DeepLabV3+这两种经典分割网络并用其进行实验,实验结果表明两者的分割精度均不理想,尤其是对小范围目标的识别。针对这种情况,本文引入了医学影像领域的TransUnet网络,该网络结合Transformer模型与Unet网络的优点,提出了一种CNN模块和ViT模型相结合的混合编码器,将TransUnet网络用于训练后,其整体分割精度及小目标的识别精度均有提升,之后对于TransUnet网络在遥感领域的适用性进行了研究,并提出了两种改进模型。（3）基于TransUnet网络的改进算法研究。在TransUnet网络的基础上,本文在混合编码器的CNN模块底层引入残差模块以加深网络,并且使用卷积操作代替混合编码器中的最大池化以减少特征信息的丢失,使用深度可分离卷积代替常规卷积以减少残差块和卷积操作带来的大量参数,提出了 DS-TransUnet网络;然后在DS-TransUnet网络的基础上引入空洞空间金字塔池化模块,通过并行使用不同扩张率的空洞卷积以获得不同大小的感受野,充分提取多尺度特征,提出DS-A-TransUnet网络,进一步提高了分割精度;最后在GID公开数据集上通过实验验证了两种改进模型对于新鲜数据集均具有较好的适应能力。
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