【摘 要】
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随着计算机视觉技术的不断发展,语义分割技术已广泛应用在无人驾驶、医疗图像分析、遥感图像处理等诸多领域。目前对于遥感数据的获取主要采用传统卫星遥感技术和无人机遥感技术的方式,传统卫星遥感技术覆盖范围大,但其缺乏实时性、重访周期长,易受云层影响,难以获取高质量的遥感影像;而无人机遥感技术在影像分辨率、时效性等方面具有优势,但大多需要人工获取。因此,论文以校园土地利用现状为例,采用无人机遥感影像作为基础
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随着计算机视觉技术的不断发展,语义分割技术已广泛应用在无人驾驶、医疗图像分析、遥感图像处理等诸多领域。目前对于遥感数据的获取主要采用传统卫星遥感技术和无人机遥感技术的方式,传统卫星遥感技术覆盖范围大,但其缺乏实时性、重访周期长,易受云层影响,难以获取高质量的遥感影像;而无人机遥感技术在影像分辨率、时效性等方面具有优势,但大多需要人工获取。因此,论文以校园土地利用现状为例,采用无人机遥感影像作为基础数据,运用改进的语义分割模型在无人机遥感影像分类中取得较好的结果,主要内容如下:（1）采用多光谱无人机对校园夏季与冬季时期进行航拍,获取无人机遥感影像,设定语义分割目标地类为5类,并利用Arc Gis软件制作标签样本,同时,为保证模型参数充分训练和增强模型泛化能力,对无人机影像及对应标签样本采用随机裁剪、添加点噪声和几何变换进行数据扩充处理。（2）基于自主制作的无人机遥感影像数据集,选择了支持向量机、Seg Net、Deeplabv3、Deeplabv3+四种模型与其进行实验对比,结果表明:语义分割模型的预测精度优于传统支持向量机算法,其中,Deeplabv3+语义分割模型效果最好,类别像素准确率达到87.94%。（3）针对Deeplabv3+模型存在的边缘分割不清、断点等问题,对该模型做出改进:通过在主干网络中嵌入卷积注意力机制（CBAM）,减少无关特征对精度的影响;通过在ASPP模块中引入深度可分离卷积以及增加一条卷积支路,降低模块参数量并提高模型训练效率和性能;通过在解码端添加残差注意力模块,有效改善网络层数过深导致的精度降低、梯度消失等问题,使模型收敛更快更稳定。为验证改进模型的识别效果,以安徽农业大学主校区为试验区,设计了夏季与冬季两组分类对比实验,结果表明:夏季无人机影像PA和CPA较原Deeplabv3+模型分别提高了7.28%和6.84%;冬季无人机影像PA和CPA较原Deeplabv3+模型分别提高了11.44%和11.24%;冬季影像识别道路、建筑物精度更高。（4）利用改进的Deeplabv3+模型对校园分类,为了更精准获取常绿植物与落叶植物的分布,将多光谱无人机的NDVI图与识别结果结合,得到:一期老校园以建筑、植物为主,二期新校园其他类较多,主要以操场、活动区域为主,三期正规划区草地较多,主要以试验田为主。
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