基于多光譜航空圖像的農(nóng)田生長異常區(qū)域?qū)崟r分割模型

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摘要：針對農(nóng)田異常區(qū)域分割問題，采用特征融合跳躍連接模塊和全局-局部注意力模塊改進UNet網(wǎng)絡(luò)模型，提出了一種農(nóng)田異常區(qū)域?qū)崟r分割網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了對多種農(nóng)田異常區(qū)域的精細(xì)分割。結(jié)果表明，農(nóng)田生長異常區(qū)域?qū)崟r分割模型的平均交并比（MIoU）明顯優(yōu)于其他模型，平均交并比為41.24%；相較于使用UNet作為基線的模型，雖然本研究模型的參數(shù)量略有增加，但農(nóng)田分割效果明顯提升，MIoU提高了4.16個百分點；與基于Transformer編碼器的SegFormer模型相比，本研究模型的參數(shù)量基本相同，MIoU提高了2.50個百分點。（剩余11207字）