基于多尺度深度注意力模型的遥感影像滑坡提取方法.docx

基于多尺度深度注意力模型的遥感影像滑坡提取方法 在遥感影像处理领域，滑坡提取是一个长期存在的难题。滑坡影像存在滑坡体间尺度差异大，光谱信息与裸露地表相似的问题，导致当前卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）在语义分割方面取得明显突破，但难以区分滑坡和裸露地表。 为了解决这个问题，我们提出了基于多尺度深度注意力模型的遥感影像滑坡提取方法。该方法以残差网络（residual network，ResNet）为骨架，引入金字塔结构，增强网络模型在不同尺度下对滑坡特征的提取能力；嵌入通道注意力机制，提高对特征的全局感知能力。这种方法可以有效地解决滑坡提取的难题，提高滑坡提取的效率和准确性。 在这个模型中，我们使用了多尺度深度注意力机制来捕捉滑坡特征。这种机制可以学习到滑坡的多尺度特征，从而提高模型对滑坡的识别能力。同时，我们还引入了金字塔结构，以增强网络模型在不同尺度下对滑坡特征的提取能力。 在实验中，我们使用了九寨沟滑坡无人机遥感影像数据集，结果表明，该方法在保持滑坡的完整性和区分光谱信息混淆方面有明显提升。这种方法可以广泛应用于遥感影像处理领域，提高滑坡提取的效率和准确性。 知识点： 1. 滑坡提取的重要性：滑坡具有隐蔽性、突发性，常发生在复杂艰险山区，人工实地详查困难，需要借助无人机航拍影像和卫星遥感影像进行排查。 2. 传统滑坡提取方法：目视解译法和特征设计法。目视解译法基于专家经验，人工交互地对滑坡进行识别，可以精确地确定滑坡类型及边界。但是目视解译法需要丰富的专业知识和大量人力物力，在发生突发大面积滑坡时耗时过长，无法迅速响应。 3. 基于深度学习的滑坡提取方法：卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）在语义分割方面取得明显突破，但难以区分滑坡和裸露地表。为了解决这个问题，我们提出了基于多尺度深度注意力模型的遥感影像滑坡提取方法。 4. 多尺度深度注意力模型：该模型可以学习到滑坡的多尺度特征，从而提高模型对滑坡的识别能力。金字塔结构可以增强网络模型在不同尺度下对滑坡特征的提取能力。 5. 通道注意力机制：该机制可以提高对特征的全局感知能力，从而提高模型对滑坡的识别能力。 6. 实验结果：在九寨沟滑坡无人机遥感影像数据集上，结果表明，该方法在保持滑坡的完整性和区分光谱信息混淆方面有明显提升。