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作者：杨碧香;
单位：北京理工大学;
摘要：不同景观斑块特征存在一定的差异，整体增强会导致斑块重叠和模糊等问题。为此，提出一种大规模景观图像斑块特征增强算法。计算大规模景观图像斑块形状指数、多样性指数、破碎性指数、最大斑块指数以及优势度指数，以此反映景观图像内斑块组成和结构特征，并度量景观斑块特征；再将所有指数计算结果组成斑块特征集，输入多分支注意力机制卷积神经网络中，依据网络通道注意力机制增强图像斑块特征分辨率；最后，将增强结果作为局部特征融合网络的输入，通过该网络的卷积操作生成各个通道的局部斑块图，获取局部特征、斑块特征的位置和细节信息，完成斑块特征二次增强。仿真实验结果表明：所提出的增强算法的梯度损失和结构相似性损失函数值均在0.10以下，说明其能够有效处理斑块边缘之间的模糊效应，并且可靠区分不同的景观斑块分布空间。
关键词：大规模景观图像;;斑块特征;;增强算法;;网络通道注意力机制;;卷积神经网络;;特征分辨率
基金资助：教育部产学合作协同育人项目（231100457303248）;; 大湾区发展研究中心粤港澳大湾区高质量发展重大问题研究课题（XK-2023-040）
