基于改进DenseNet模型的高分遥感影像城市裸地提取

摘要：

利用遥感影像提取裸地是监测裸地空间分布的一个重要手段.针对目前普遍存在的边界不清晰、空间信息丢失、小面积裸地漏提和与高反射率建筑不易区分等问题,设计了一种改进DenseNet的遥感裸地提取深度学习模型,主要采取密集连接块、坐标卷积和密集空洞空间金字塔3种方法,增强DenseNet模型在获取坐标信息、丰富裸地空间特征信息、对全局上下文信息感知等方面的能力,减少模型对于空间细节特征丢失环节,提高裸地遥感提取的精度.实验表明,该方法提取裸地的总精度为97.66％、交并比为68.69％、综合评价指标F1为81.44％、召回率为76.62％以及虚警率为25.68％,明显优于其他机器学习方法和深度学习方法.此外,该模型对于多源遥感影像上的裸地提取也具有良好的普适性,在高分一号、高分六号和哨兵二号等遥感数据集上测试的总精度分别为95.80％、93.00％和92.55％;交并比分别为75.18％、75.13％和50.47％;综合评价指标分别为85.83％、85.80％和67.08％.因此,改进的DenseNet模型方法较其他方法更适用于裸地的提取.

关键词：裸地提取、DenseNet、遥感影像、深度学习

所属期刊栏目：49

分类号：TP75(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;安徽省自然科学基金

在线出版日期：2023-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：799-808