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作者：殷海倩;甘淑;袁希平;朱智富;张家铮;
单位：昆明理工大学国土资源工程学院;昆明理工大学云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心;滇西应用技术大学云南省高校山地实景点云数据处理及应用重点实验室;中国科学院武汉植物园,水生植物与流域生态重点实验室;
摘要：针对复杂山地空间异质性显著、耕地信息破碎化严重、提取困难等问题,对DeepLabV3+模型进行改进,基于恐龙谷高分二号卫星影像,构建一种用于复杂山地耕地信息自动提取的MDS-DeepLabV3+模型.使用MobileNetV2作为特征提取器,引入其在ImageNet数据集上的预训练权重,降低复杂度,加速模型拟合;提出密集连接的空间空洞金字塔池化模块与scSE注意力模块结合的DscASPP模块,获取多尺度图像特征,整合空间通道信息.采用CARAFE算子替代原始上采样方法,在较大的感受野范围内聚合上下文信息,实现更准确和高效的特征重建.结果表明,MDS-DeepLabV3+模型平均交并比DeepLabV3+提升6.5%,平均像素准确率增加4.08%,F_1上升4.04%,模型参数量仅有3.97 MB.在禄丰数据集上对各种耕地类型的提取效果均优于其他分割网络,有效降低耕地漏提率和误提率,提取效率及准确性较高.
关键词：语义分割;;高分二号卫星影像;;MobileNetV2模型;;scSE注意力模块;;DeepLabV3+模型
基金资助：国家自然科学基金项目(62266026);; 云南省自然科学基金项目(2015FA016)
