基于改进卷积神经网络的水体遥感影像洪涝灾害监测研究

陈岩; 马良成

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.19.055

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (19) : 179 -181. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.19.055

基于改进卷积神经网络的水体遥感影像洪涝灾害监测研究

陈岩, 马良成

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摘要

针对洪涝灾害监测中存在的水体提取精度不足、多尺度特征难以兼顾等问题，本文提出一种基于改进卷积神经网络的分析方法。该方法以Sentinel-2多光谱影像为数据源，通过水体指数增强构建多通道输入，在编码器—解码器结构中引入空洞卷积金字塔模块，以提取多尺度上下文信息，并结合在线数据增强与形态学后处理提升分割质量。实验结果表明，该方法在各项指标上均优于对比方法，有效提升了水体识别的连续性与边界精度，为洪涝灾害的精准监测提供了可靠技术支撑。