基于改进HRNet的遥感影像冬小麦语义分割方法

冬小麦在影像中呈现田块碎小且分布零散等空间特征,同时影像包含的复杂地物对冬小麦识别造成干扰,易出现识别精度低且边界分割模糊等问题。为及时准确获取大范围冬小麦空间分布信息,该研究以高分二号卫星影像作为数据源,提出一种CAHRNet(change attention high-resolution Net)语义分割模型。采用HRNet(high-resolution Net)替换ResNet作为模型的主干网络,网络的并行交互方式易获取高分辨率的特征信息;联合OCR(object-contextual representations)模块聚合上下文信息,以增强像素点与目标对象区域的关联性;3）引入坐标注意力（coordinate attention）机制,使网络模型充分利用有效的空间位置信息,以保留分割区域的边缘细节,提高对分布零散、形状多变的冬小麦田块的特征提取能力。试验结果表明,在自制的高分辨率遥感数据集上,CAHRNet模型的平均交并比（mean intersection over union,MIoU）和像素准确率（pixel accuracy, PA）分别达到81.72%和97.0...