融合Swin-Transformer网络模型的水体高光区域提取

摘要：

在强光的照射下,水体的镜面反射往往会对遥感影像产生很大影响,其主要表现就是在图像上产生大小不同、形状各异的亮斑.这些亮斑附近的地物信息基本上都被淹没,对后期的影像分析会造成不同程度的影响,因此对这些亮斑的检测识别就显得尤为重要.文章以DeeplabV3plus为主要网络,提出一种融合Swin-Transformer模块的网络模型.该模型将Swin-Transformer网络作为一个模块与卷积骨干网络并行提取特征.提取出的两类特征经上采样后进行特征融合,再经多次卷积等实现了水体亮斑的识别与分割.实验结果表明,该模型能够对不同类型、不同形状的水体亮斑进行识别分割,其平均交并比为93.44％.

关键词：水体高光区域提取、Swin-Transformer、DeeplabV3plus、特征并行提取、特征融合

所属期刊栏目：38

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：成都市技术创新研发项目;成都理工大学研究生质量工程项目;地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室项目;四川省科技计划项目;四川省自然资源厅项目

在线出版日期：2023-10-23（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：129-136