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作者：侯熠;许鑫;齐珂;王成博;乔红波;马新明;
单位：河南农业大学信息与管理科学学院;河南农业大学农学院;河南国源科技有限公司;
摘要：针对复杂遥感场景中地物细节复杂、类内差异显著、地物尺度变化大导致的土地利用分类困难及高分辨率制图尚不完备的问题，提出了一种集成SAU~2-Net模型的栅格化县域级土地利用空间分布制图方法。构建了一个涵盖不同分辨率、作物物候期、地理环境的土地利用分类数据集，设计了特征选择与对齐两层U型网络(SAU~2-Net)进行土地利用分类。利用U型结构能够有效提取多尺度特征，引入特征选择模块能够提取具有丰富空间细节的特征，从而提升小目标分割效果。结合特征对齐模块解决了上采样过程中的特征空间错位问题，进一步优化了分割边界的清晰度。实验表明，本文方法在自建数据集和公共集LoveDA上mIoU分别达到79.31%、52.86%,均优于其他方法。此外，利用该方法生成的9个县域土地利用分布图的整体精度达到93.37%,验证了模型的良好泛化能力。该研究为复杂遥感场景下的土地利用分类与制图提供了有效的解决方案。
关键词：土地利用分类;;复杂遥感场景;;空间分布制图;;深度学习
基金资助：国家统计局重大统计专项(2022ZX11);; 河南省科技创新杰出人才项目(184200510008)
