【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于遥感图像城市绿地空间识别，具体涉及一种多尺度特征融合的遥感图像城市绿地空间识别方法及装置。
技术介绍
1、城市绿地是指自然或半自然生态系统的城市区域，在人们日常生活中扮演重要的角色。绿地通常以自然植被和人工植被两种主要形态存在，人类活动的出现使其逐渐转变为城市开放空间，包括公园绿地、居住区绿地、生产绿地、防护绿地及其他绿地，具有缓解城市热岛效应、改善空气质量和促进生物多样性的作用。如何准确高效地获取城市绿地空间信息具有重要意义，也是近年来城市生态研究的热点领域。
2、传统的城市绿地空间识别通常采用基于像元和面向对象的方法，尽管这些方法能取得相对较好的精度，但在识别过程中需要人工设置参数，提取到的大多为浅层特征，难以提取出和城市绿地有关的关键语义特征，其破碎的提取结果无法适应现阶段城市绿地精细化管理的需求。
3、近年来，深度学习等技术的飞速发展，为城市绿地空间识别任务提供了新的算法支撑。这些方法普遍将城市绿地空间识别视作遥感语义分割任务，通常以遥感图像为数据源，对图像块进一步确定、识别出图像中的城市绿...
【技术保护点】
1.一种多尺度特征融合的遥感图像城市绿地空间识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种多尺度特征融合的遥感图像城市绿地空间识别方法，其特征在于，所述极化自注意力模块包括空间分支和通道分支，采用极化滤波的思想在通道和空间两个维度上学习不同尺度特征的加权组合。
3.根据权利要求2所述的一种多尺度特征融合的遥感图像城市绿地空间识别方法，其特征在于，所述采用极化滤波的思想在通道和空间两个维度上学习不同尺度特征的加权组合，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种多尺度特征融合的遥感图像城市绿地空间识别方法，其特征在于，将不同尺度...
【技术特征摘要】
1.一种多尺度特征融合的遥感图像城市绿地空间识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种多尺度特征融合的遥感图像城市绿地空间识别方法，其特征在于，所述极化自注意力模块包括空间分支和通道分支，采用极化滤波的思想在通道和空间两个维度上学习不同尺度特征的加权组合。
3.根据权利要求2所述的一种多尺度特征融合的遥感图像城市绿地空间识别方法，其特征在于，所述采用极化滤波的思想在通道和空间两个维度上学习不同尺度特征的加权组合，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种多尺度特征融合的遥感图像城市绿地空间识别方法，其特征在于，将不同尺度的特征图送入所述特征金字塔，并将最高尺度特征图输入所述空洞金字塔池化模块，用于丰富最高尺度特征图的多尺度语义信息；将所述多尺度语义信息送入所述空间注意力模块中，用于抑制冗余信息的干扰。
【专利技术属性】
技术研发人员：李智杰，张琳娜，李昌华，高元，薛靖裕，张颉，介军，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：
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