基于改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像山體滑坡分割提取

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摘要：針對(duì)遙感圖像山體滑坡分割提取難度大、精度低等問(wèn)題，提出了一種基于改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像山體滑坡分割提取方法。首先將原始網(wǎng)絡(luò)中的特征提取模塊用殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet進(jìn)行替換，加深網(wǎng)絡(luò)防止梯度消失，可以學(xué)習(xí)到更深層的特征；其次，融入（multi-scale features fusion module）多尺度特征融合注意力模塊增強(qiáng)發(fā)現(xiàn)山體滑坡區(qū)域的能力；最后，采用廣義的損失函數(shù)FTL（Focal Tversky Loss）替換帶權(quán)重的交叉熵?fù)p失函數(shù)以平衡準(zhǔn)確率和召回率之間的關(guān)系。（剩余5994字）