| 基于改进CycleMLP的高分遥感图像采石场识别 |
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| 引用本文： | 赵宇滨,倪欢,牛晓楠.基于改进CycleMLP的高分遥感图像采石场识别[J].测绘通报,2023(2):84-90. |
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| 作者姓名： | 赵宇滨 倪欢 牛晓楠 |
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| 作者单位： | 1. 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院;2. 中国地质调查局南京地质调查中心 |
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| 摘 要： | 石矿区生态修复是改善区域生态系统功能的重要环节，识别采石场、确定采矿区边界是完成修复任务的前提。目前，基于深度学习的语义分割技术，能够精准识别高分遥感图像中的感兴趣地物，为采石场识别提供了有效途径。本文基于CycleMLP框架，利用金字塔结构，将多级特征输入到一个轻量级MLP解码器中，聚合来自不同层次的特征信息，同时获取局部和全局特征。在前馈网络中嵌入卷积层，避免位置编码插值导致的精度下降现象。引入福建省南安市石矿区语义分割数据集，以训练网络和验证算法精度。结果表明，改进后的CycleMLP能够从高分遥感图像中有效识别石矿区，与其他基于自注意力机制的方法相比，精度更高，且可以准确界定石矿区边界，能够为修复石矿区生态系统提供可靠支撑材料。
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| 关 键 词： | 采石场 高分遥感图像 MLP 解码器 生态修复 |
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