多尺度特征融合的多源异构遥感数据水体提取

摘要：

针对现有遥感测绘水体提取方法在多源异构遥感数据的信息融合与深层特征提取方面存在的不足,提出了一种基于多尺度特征融合的多源异构遥感数据水体提取方法.首先,设计了一种基于多源异构遥感数据输入的网络模型结构解决多源异构遥感数据的多尺度特征融合问题;随后,提出了一种基于改进残差网络的高维卷积单元,对异构遥感数据进行深层特征提取,同时,构建了基于哨兵一号和哨兵二号卫星的全球水体大规模多源异构遥感数据库.对比实验结果表明,以人工遥感影像标注的水体区域分布真值为精度评价基准,所提出的多尺度特征融合算法的水体提取结果,准确率达到了90.12％,相比现有深度学习领域主流的U-Net图像分割模型方法,准确率提高了3.73％ 以上,有效提升了多源异构遥感数据的大范围水体提取准确性.

关键词：大范围水体提取;多源异构数据融合;多尺度特征;改进残差网络;数据库构建

所属期刊栏目：36

分类号：TP753(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;北京市自然科学基金项目;青海省基础研究计划项目

在线出版日期：2021-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：41-48