基于改进LinkNet的寒旱区遥感图像河流识别方法

作者：沈瑜; 王海龙; 苑玉彬; 梁丽; 张泓国; 王霖

来源：农业机械学报, 2022, 53(07): 217-225.

• 遥感图像
• 河流识别
• 残差通道注意力结构
• 非对称卷积
• LinkNet

为解决遥感图像河流精细化提取问题，提出一种改进LinkNet模型的分割网络(AFR-LinkNet)。AFR-LinkNet在LinkNet基础上引入了残差通道注意力结构、非对称卷积模块以及密集跳跃连接结构，并用视觉激活函数FReLU替换ReLU激活函数。残差通道注意力结构可以强化对分割任务有效的特征，以提高模型的分类能力，得到更多的细节信息。利用非对称卷积模块进行模型压缩和加速。使用FReLU激活函数提升网络提取遥感图像河流的精细空间布局。在寒旱区河流数据集上的实验结果表明，AFR-LinkNet网络相较于FCN、UNet、ResNet50、LinkNet、DeepLabv3+网络交并比分别提高了26.4、22.7、17.6、12.0、9.7个百分点，像素准确率分别提高了25.9、22.5、13.2、10.5、7.3个百分点；引入非对称卷积模块后，交并比提高了5.1个百分点，像素准确率提高了2.9个百分点，在此基础上引入残差通道注意力结构之后，交并比又提高了2.2个百分点，像素准确率提高了2.3个百分点，证明了其对河流细节识别效果更好。

• 单位
  南京航空航天大学; 兰州交通大学