基于U-Net的遥感图像语义分割

• 作者: 陈松钰 左强 王志芳
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感图像 U-Net 多尺度特征 不对称卷积块 FReLU
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 测控遥感与导航定位|TT&C, Remote Sensing and Navigation&Positioning
• 页码范围: 168-172
• 页数: 5页
• 分类号: TP751.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2022.01.025

摘要

遥感图像由于包含的地物尺度差别大、 地物边界复杂等原因,造成准确提取遥感图像特征具有一定难度,精确分割遥感图像比较困难.针对这一问题,提出了一种编码-解码器的AFU-Net网络.在U-Net基础上使用一个自下而上、自上而下的结构,并引入密集跳跃连接得到融合不同层次的多尺度特征.使用非对称卷积块强化水平和垂直方向的平方卷积核,并采用残差单元加深网络深度.利用FReLU激活函数提升网络解析能力,从而提高遥感图像语义分割精度.在ISPRS的Vaihingen数据集实验结果表明,AFU-Net结构的性能要优于FCN,U-Net等算法.