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基于SPD-BsiNet的高分遥感影像养殖池塘提取方法
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作者 彭俊 陈红梅 +1 位作者 陈芸芝 罗冬莲 《海洋渔业》 北大核心 2025年第6期842-853,共12页
针对高分辨率遥感影像在养殖池塘提取上存在的分割精度和泛化性能不足等问题,构建了一种基于多尺度增强的多任务养殖池塘提取方法SPD-BsiNet。该方法对解码器每个阶段进行深度监督,以实现对不同子任务中间特征的同时学习;基于膨胀卷积,... 针对高分辨率遥感影像在养殖池塘提取上存在的分割精度和泛化性能不足等问题,构建了一种基于多尺度增强的多任务养殖池塘提取方法SPD-BsiNet。该方法对解码器每个阶段进行深度监督,以实现对不同子任务中间特征的同时学习;基于膨胀卷积,引入膨胀卷积单元和金字塔特征提取单元,增大有效感受野,提升模型在复杂干扰场景下对不同尺度目标的定位能力。在旧镇湾及诏安湾数据集上的试验结果表明,该方法的IoU、F1-score和CES指标分别达到了0.889 6、0.941 6和0.047 9,优于D-Linknet、Densenet-Unet、Psi-Net和BsiNet等方法,能够适应不同类型养殖池塘的提取效果,具有更优的属性精度和几何精度;同时,基于训练得到的最优权重,在诏安湾、佛昙湾和九龙江口等未采样区域进行提取时,该方法也取得了较好的应用效果,具有较强的泛化性能和实用价值。 展开更多
关键词 养殖池塘 深度监督 膨胀卷积 spd-bsinet
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