融合各向异性上下文的遥感图像语义分割

来源：计算机应用与软件杂志2025年第4期北京时间：

作者：岳志远, 耿玉标, 闫宏艳, 孙玉宝

摘要：由于遥感图像中地面目标存在纵横比变化大、目标尺度范围广等各向异性分布问题，现有分割方法对于呈长程带状结构、密集离散分布物体等目标的分割能力还存在不足。为了应对该问题，提出融合各向异性上下文的遥感图像分割网络，该网络通过对梯度卷积参数施加先验约束来提取目标的梯度信息，优化分割边缘，设计多尺度并行空洞卷积和各向异性复合条状池化等模块，捕获遥感图像中不同尺度目标的各向异性上下文信息，融合多尺度的上下文信息并恢复图像细节。在公开的Potsdam和Vaihingen数据集上的实验表明，该网络优于DaNet、DeepLabv3+、Eanet等先进的分割网络，消融实验也验证了各模块的有效性。

关键词：遥感图像, 语义分割, 各向异性上下文, 梯度卷积, 复合条状池化