深度学习驱动的遥感影像人工地物提取算法研究

"这篇硕士论文探讨了基于深度学习的遥感影像人工地物提取算法，主要涉及计算机视觉领域的语义分割技术。论文作者为林宝凯，指导教师为张倩副研究员，研究方向为计算机视觉，来自华东师范大学计算机科学与技术学院。论文详细介绍了深度学习在遥感影像处理中的应用，尤其是卷积神经网络（CNN）在语义分割网络中的作用，以实现对遥感影像中人工地物的自动识别。 遥感影像包含了大量城市地物信息，对于城市规划、管理和分析至关重要。语义分割是解决这一问题的关键技术，通过对图像中的每个像素进行分类，可以准确识别出影像中的各种地物。随着深度学习的进步，卷积神经网络成为了实现高效语义分割的工具，能够自动提取并理解遥感影像中的复杂信息。 论文特别关注了编码器-解码器结构的语义分割网络，编码器通过多层卷积和池化操作捕获高层语义特征，而解码器则利用浅层信息来恢复细节，提高分割精度。在解码过程中，通常使用双线性插值进行上采样，但这种方法可能无法充分应对遥感影像中建筑物的尺度变化、旋转等几何多样性。为了解决这一问题，深度卷积神经网络需要更大的参数量、更高的计算复杂度以及更长的训练时间。 论文可能还深入探讨了如何改进现有的语义分割模型，以更好地适应遥感影像的特性，例如通过引入更具适应性的上采样方法或者优化网络架构，以减少对参数数量和计算时间的依赖。此外，可能还涉及了训练策略、损失函数设计以及实验验证等方面的内容，以证明提出的算法在实际应用中的有效性和优越性。 这篇论文对于理解和优化基于深度学习的遥感影像处理技术，特别是人工地物提取，具有重要的理论和实践意义，为城市管理和环境监测等领域提供了新的研究视角和技术支持。"