基于改进的U-Net的遥感图像语义分割

来源：计算机应用与软件杂志2024年第8期北京时间：

作者：陈松钰, 左强, 王志芳

摘要：遥感图像语义分割是根据土地覆盖类型对图像中每个像素进行分类，是遥感图像处理领域的一个重要研究方向，由于在研究的过程出现了相似地物导致分割不准确，为了解决这个问题，提出一种基于U-Net和残差网络的遥感图像语义分割网络DeepResU-Net，对传统的U-Net语义分割网络进行改进，以U-Net为骨架网络，采用残差卷积单元替换原始U-Net的编码层和解码层中的卷积层，防止网络梯度消失，JP2网络中还含有丰富的跳跃连接可以促进信息传播。在遥感(ISPRS)Vaihingen数据集上的实验表明，该方法比FCN-8s、SegNet、U-Net、ResU-Net的分割准确度更高。

关键词：语义分割, 残差单元, U-Net