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基于注意力机制的高分遥感图像采石场识别
作者姓名:马林飞  倪欢  周子涵
作者单位:南京信息工程大学遥感与测绘工程学院, 江苏 南京 210044
基金项目:2021年高水平大学一省级大学生创新创业训练计划(202110300041Z);国家自然科学基金(41801384);江苏省自然科学基金(BK20180795);南京信息工程大学人才启动项目(2018r030)
摘    要:采石业对国民经济起到积极作用的同时,给生态、环境和人居安全带来了隐患。目前,石矿区生态修复成为重要的生态文明建设问题。解决该问题的前提是识别采石场且确定石矿区边界。高分遥感对地观测和深度学习技术为高精度识别采石场并确定矿区边界提供了有效的途径。本文基于残差网络,设计了注意力金字塔结构和细节增强模块,以少量参数和极低计算复杂度为代价,从无人机高分遥感图像中有效识别石矿区。试验采用福建省南安市高分遥感图像和人工实地考察获取的石矿区边界真值作为数据源,构建用于卷积神经网络训练的数据集,并对算法精度进行验证。试验结果表明,本文方法速度快、精度高,可为石矿区生态修复提供可靠的支撑材料。

关 键 词:采石场  高分遥感图像  卷积神经网络  注意力机制  生态修复  
收稿时间:2021-07-19
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