基于RFA-LinkNet模型的高分遥感影像水体提取

作者：康健; 管海燕^*; 于永涛; 景庄伟; 刘超; 高俊勇

来源：南京信息工程大学学报(自然科学版), 2023, 15(02): 160-168.

DOI：10.13878/j.cnki.jnuist.2023.02.004

• 遥感影像
• 水体提取
• 多尺度特征
• 注意力机制

针对现阶段卷积神经网络模型在复杂地物背景下水体提取精度低、多尺度特征捕获能力差、模型复杂的问题，基于LinkNet模型提出一种结合RFB模块和通道注意力机制的RFA-LinkNet高分辨率光学遥感影像水体提取模型.首先，将RFB模块用于获取高阶水体语义信息与多尺度特征；其次，利用通道注意力机制，对特征编码和解码的特征进行加权融合，抑制背景特征，增强水体语义.与现有卷积神经网络模型相比，提出方法不仅具有高效的性能和鲁棒性，而且能实现高精度的水体提取.

• 单位
  淮阴工学院; 南京信息工程大学; 上海航天电子技术研究所