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遥感卫星图像因其实时性和客观性可以提供准确的地物位置信息,而在农业生产和环境保护等领域得到广泛的运用。针对海量的遥感卫星图像难以识别的问题,文中使用基于卷积神经网络的图像分割方法提取遥感图像中典型土地光谱信息和空间信息来识别遥感卫星图像。首先,通过裁剪遥感图像数据集和标注数据生成实验数据,对数据中的类别进行统计,使用过采样处理数据不平衡的问题;然后,在U-Net网络中添加自上而下的特征金字塔结构,并且结合全局上下文模块,提出名为W-Net的网络结构进行训练;最后,使用影像重叠策略对大尺寸的遥感卫星图