基于高分遥感影像的农作物面积分割研究

摘要

为了解决传统图像分割网络在农作物面积分割方面精度低的问题，提出了一种将并行网络进行特征融合的VGNet网络模型。首先，设计了具有并行网络结构的VGNet网络模型；其次，利用VGNet网络进行农作物面积的分割和提取；最后，基于曲阳县小麦区域数据集进行了消融实验和对比实验。结果表明：VGNet模型在农作物面积分割任务中的准确率和平均像素精度(MPA)分别达到了94.57%和94.13%,相比于传统的U形网络(u-shaped network, UNet)模型分别提升了6.88个百分点和8.72个百分点，相比于高分辨率网络(high-resolution network, HRNet)分别提升了1.72个百分点和2.23个百分点，相比于DeepLabV3+网络分别提升了1.53个百分点和1.96个百分点。VGNet网络模型能够提升农作物面积分割的准确性，为遥感图像分割提供了有效方法。

关键词

计算机图像处理 / 农作物面积分割 / 遥感图像 / UNet模型 / ViT模型