一种基于监督自注意力网络的高分遥感图像语义分割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于监督自注意力网络的高分遥感图像语义分割方法，包括以下步骤：构建遥感图像语义分割网络，该网络包括：基础特征提取模块、通道自注意力模块、类别监督自注意力模块、空间监督自注意力模块和高级特征融合模块；获取无人机或卫星拍摄的遥感图像作为训练集，利用训练集对所述遥感图像语义分割网络进行训练，得到训练好的网络模型；利用训练好的网络模型，对待分割高分遥感影像进行分割，得到待分割高分遥感影像中的目标物。本发明专利技术有益效果是：提高遥感图像语义分割的整体精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于监督自注意力网络的高分遥感图像语义分割方法


[0001]本专利技术属于图像分割领域，尤其涉及一种基于监督自注意力网络的高分遥感图像语义分割方法。

技术介绍

[0002]随着卫星遥感技术的不断发展，获取大规模高分辨率遥感图像变得容易，可以通过无人机和卫星的机载传感器获得对地表地物的详细观测，同时高分遥感图像提供了更加丰富纹理和空间特征，蕴含了丰富的语义信息。因此针对高分辨率遥感图像进行语义分割，能够得到遥感图像中不同地物的形状和分类，获得可视化的语义分割图像，代替人工完成对遥感图像的信息解析和挖掘，可将获取到的信息应用到城市规划、环境监测、军事侦察、智能交通等不同领域。
[0003]得益于全卷积深度网络(FCN)的强大特征表达能力，很多语义分割方法都能够实现较好的遥感图像的分割。但是简单堆叠多层卷积层不能有效的获取到更大的感受野，这体现在网络在特征提取时仅能获取到有限的上下文空间信息，而这会影响高分遥感图像语义分割的整体精度，导致其对图像中场景和地物理解不全面。因此，各种语义分割方法都在想方设法提高网络的感受野，尽可能高的获取高分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于监督自注意力网络的高分遥感图像语义分割方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、构建遥感图像语义分割网络，该网络包括：基础特征提取模块、通道自注意力模块、类别监督自注意力模块、空间监督自注意力模块和高级特征融合模块；S2、获取无人机或卫星拍摄的遥感图像作为训练集，利用训练集对所述遥感图像语义分割网络进行训练，得到训练好的网络模型；S3、利用训练好的网络模型，对待分割高分遥感影像进行分割，得到待分割高分遥感影像中的目标物。2.如权利要求1所述的一种基于监督自注意力网络的高分遥感图像语义分割方法，其特征在于：所述基础特征提取模块，用于对输入遥感图像进行基础特征提取，输出得到图像的基础特征，该模块采用Dialated ResNet作为骨干网络。3.如权利要求2所述的一种基于监督自注意力网络的高分遥感图像语义分割方法，其特征在于：所述通道自注意力模块，用于对提取到的基础特征进行通道之间关系的构建，获得基础特...

【专利技术属性】
技术研发人员：张海洋，马丽，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：