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摘要
本发明设计了一种基于边缘增强的高分辨率遥感影像的耕地信息提取方法,设计构建联合边缘增强损失函数BE-Loss,并相应设计高效的BEC-Net网络框架实现耕地地块与其边缘情况的精准提取。使用EfficientNet为骨干网络的UNet网络作为语义分割模块,在边界增强模块中通过融入scSE双通道注意力机制、Cot模块、门控卷积等提升训练精度。结合余弦退火衰减算法更新学习率使训练结果更具全面性。最后经边缘增强的分类结果较其他模型精度有明显提高。本发明不仅可以通过对网络框架和学习手段的调整实现模型的优化；利用高效的浅层结构专注于处理边缘语义,对于耕地类型地块提取精度的提升具有同等重要的意义。
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