一种轻量级网络模型的遥感水体提取方法

针对遥感影像水体提取网络模型特征捕捉能力差的问题,提出一种轻量级Unet模型。基于原Unet的编码-解码结构,使用轻量级网络MobileNetV3构建编码器以降低模型复杂度,避免连续下采样导致细节损失;将空洞空间金字塔池化模块作为编码网络与解码网络的连接桥,对编码网络传入的高级语义特征进一步处理;在网络阶跃连接部分,通过引入卷积注意力机制抑制非目标特征通道与特征信息的干扰,均衡提升网络的识别精度;使用交叉熵损失和Dice损失结合的综合损失函数适应训练集。经国产GF-6 PMS水体数据集实验,并将结果与单波段阈值法、NDWI指数法、SVM分类法、DeepLabV3+模型、Unet模型进行比较,结果表明：该模型能够准确区别水体与其他地物,分割精度达到93.78%,证明该方法具有较高的分割精度,能够准确提取水体信息。