改进U-Net模型的城市水体精细提取

摘要：

针对在大范围、高分辨率遥感影像中传统水体提取方法效率低、微小水体提取效果差的问题,提出一种改进U-Net模型的遥感影像水体精细提取方法.实验以航空高分辨率可见光影像为数据源.分析结果表明,改进的U-Net模型在各项评价指标上均高于经典U-Net模型、基于光谱特征法与基于分类器法,并且改进的网络水体提取结果更加完整,对小目标水体能够准确提取.该研究提高了水体提取语义分割算法的性能,使遥感水体提取工作更加 自动化和智能化,不仅验证了基于航空亚米级光学影像在城市水体提取方面的可行性,也为今后相关的研究提供了新的探索思路.

关键词：水体提取、U-Net、高分遥感影像、深度学习、洞庭湖

所属期刊栏目：39

分类号：P407.8(一般理论与方法)

资助基金：高分专项项目;新疆综合科学考察项目

在线出版日期：2024-08-26（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：82-89