基于通道注意力和代价敏感改进图像分割的矿区环境遥感监测

作者：朱**; 杨改贞^*

来源：矿业研究与开发, 2021, 41(08): 183-191.

DOI：10.13827/j.cnki.kyyk.2021.08.032

• 遥感图像
• 矿区监测
• 语义分割
• 通道注意力
• 代价敏感
• 条件随机场

为了实现对矿区遥感图像分割,从而判别矿区时空环境变化,达到矿区环境遥感监测的目的,提出了改进语义分割的矿区环境监测模型。首先将U-Net作为语义分割模型的基础网络,其次为了增强模型对小目标的学习能力,使用了代价敏感权重向量方法,改进了训练时的目标函数,并且利用通道注意力模型挖掘卷积特征图的通道依赖性,最后通过条件随机场将U-Net的分割结果精细化。相对于传统算法,改进后的算法极大提升了矿区环境小目标的边缘分割精度,便于从遥感图像上更加准确地监测矿区环境变化,如房屋移位、水体变化等,为矿区安全建设和开采计划调整提供决策参考依据。

• 单位
  黄冈师范学院