基于FCN和面向对象的高分辨率遥感影像土地覆盖分类

来源：湖北农业科学杂志2022年第22期北京时间：

作者：马海荣1, 冯天晶2, 戢锐3

单位：1.湖北省农业科学院农业经济技术研究所,武汉 430064; 2.中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院,武汉 430074; 3.文华学院,武汉 430074

摘要：针对基于全卷积神经网络（FCN）进行遥感影像语义分割时,FCN的上、下采样机制会导致分割结果中地物边缘细节信息丢失的问题,提出一种基于面向对象分割结果优化FCN分类的高分遥感影像土地覆盖分类方法。基于FCN网络对高分遥感影像进行初始分类,并利用面向对象的分割结果优化基于FCN的初始分类结果。该方法不仅可以有效保留地物边缘细节信息,还可以有效消除FCN初始提取结果中存在的椒盐现象,优化分类结果的视觉效果,并提高分类精度。

关键词：面向对象,全卷积神经网络（FCN）,高分遥感影像,土地覆盖分类

基金资助：湖北省农业科学院青年科学基金项目（2022NKYJJ18）