Unet++改进模型提升丘陵耕地深度分割精度

本文主要探讨了基于改进的Unet++网络在复杂丘陵地区耕地地块深度分割与提取中的应用。作者针对丘陵地区耕地地块的特点，如结构复杂、种植类型多样且破碎度高等，提出了一个解决方案。研究工作采用了"高分一号"卫星影像作为数据源，Unet++网络模型作为深度学习工具，通过引入余弦退火学习率策略来提高模型在处理这类高复杂度场景下的性能。 首先，作者采用多尺度分割方法对典型区域的耕地样本进行标签制作，并进行了有效性验证，这有助于模型更好地理解和捕捉不同尺度的特征。这种方法有助于增强模型对地貌变化和细节的敏感性，使得深度分割更为精确。 接着，作者运用规则格网裁切技术构建了遥感影像和对应标签的数据集，然后在PyTorch环境中进行模型训练。这一步骤旨在确保模型在大规模数据上的训练效果，并通过大规模标注数据优化了网络参数。 在实验部分，改进后的Unet++模型与传统的Unet和支持向量机（SVM）方法进行了比较，结果显示，改进后的Unet++在耕地提取方面的总体精度达到了92.75%，相较于SVM和Unet分别提高了9.06%和2.50%。这表明，Unet++网络模型在深度学习方面表现出显著优势，它能有效抑制背景噪声，同时更好地学习遥感影像的语义特征，从而提供更准确的耕地信息。 这项研究成果对于农作物面积监测、产量估算等实际应用具有重要意义，因为它能够提供高质量的基础数据支撑，帮助决策者做出更科学的管理和规划。基于改进Unet++的深度学习方法在丘陵地区耕地地块的自动识别和提取方面展现出强大的潜力和实际价值。