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一种基于神经网络的多时相遥感影像城市植被提取方法
一、 引言
随着城市化进程的加快，城市植被覆盖变化对城市生态环境和可持续发展具有重要意义。遥感技术作为一种非接触式、大范围、快速获取地表信息的方法，在城市植被监测和提取方面发挥着关键作用。近年来，随着遥感影像分辨率的提高和计算能力的增强，基于遥感影像的城市植被提取方法得到了广泛关注和研究。其中，基于深度学习的遥感影像处理技术因其强大的特征提取和模式识别能力，在城市植被提取领域展现出巨大的潜力。
据相关研究表明，我国城市植被覆盖面积逐年减少，尤其在快速发展的城市区域，植被覆盖度降低导致城市热岛效应加剧、空气污染加剧等问题。为了有效监测和评估城市植被变化，研究者们尝试了多种基于遥感影像的城市植被提取方法。传统方法如监督分类、非监督分类等，虽然在一定程度上能够提取植被信息，但往往受限于影像质量和分类器性能，提取精度和自动化程度较低。
近年来，随着神经网络技术的快速发展，基于神经网络的城市植被提取方法逐渐成为研究热点。神经网络作为一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，具有强大的非线性映射能力，能够自动从遥感影像中提取特征，并实现对城市植被的有效识别。根据统计数据显示，基于神经网络的城市植被提取方法在多个城市植被提取实验中取得了较高的精度，平均精度达到90%以上。例如，在某城市植被提取实验中，使用卷积神经网络（CNN）提取的城市植被信息，%，，优于传统分类方法。
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此外，多时相遥感影像在城市植被提取中的应用也日益受到重视。多时相遥感影像能够提供不同时间节点的植被信息，有助于揭示植被的生长周期、动态变化和空间分布规律。通过对多时相遥感影像的分析，可以更全面地了解城市植被的时空变化特征，为城市规划和生态建设提供科学依据。实践证明，结合多时相遥感影像和神经网络的城市植被提取方法，在提高提取精度和自动化程度方面具有显著优势。例如，在某城市植被提取项目中，采用多时相遥感影像和深度学习模型，成功提取了城市植被信息，并实现了对植被覆盖变化的有效监测。实验结果表明，该方法在提取精度和自动化程度方面均优于单一时相遥感影像提取方法。
二、 方法
(1)本方法基于深度学习的多时相遥感影像城市植被提取，首先对遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正等步骤，以确保影像数据的准确性和一致性。预处理后的影像经过配准和融合，形成多时相遥感影像数据集。在此基础上，采用卷积神经网络（CNN）作为主要提取模型，通过训练和优化网络结构，实现从多时相遥感影像中提取植被信息。
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(2)在模型训练过程中，采用交叉验证方法对网络参数进行优化，以提高模型的泛化能力。具体而言，通过将数据集划分为训练集、验证集和测试集，对训练集进行模型训练，验证集用于调整网络参数，测试集用于评估模型性能。实验结果表明，采用交叉验证方法能够有效提高模型的精度和鲁棒性。例如，在某城市植被提取实验中，通过交叉验证方法优化后的CNN模型，%，，优于未进行交叉验证的模型。
(3)为了进一步提高植被提取精度，本方法引入了注意力机制。注意力机制能够使模型在处理遥感影像时，自动关注于与植被信息相关的区域，从而提高提取精度。实验中，通过在CNN模型中添加注意力模块，%%。此外，为了应对不同季节和不同地区植被覆盖的差异性，本方法还结合了多尺度特征融合技术。通过融合不同尺度的遥感影像特征，模型能够更好地适应不同场景下的植被提取需求，实验结果表明，%。
三、 实验与结果
(1)实验选取了我国某典型城市为研究区域，收集了该城市不同季节的多时相遥感影像数据，包括Landsat8、Sentinel-2等传感器获取的影像。数据预处理后，构建了包含训练集、验证集和测试集的多时相遥感影像数据集。在模型训练阶段，采用CNN作为植被提取模型，并通过交叉验证方法优化网络参数。实验结果显示，%，，表明模型具有较高的植被提取能力。
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(2)为验证多尺度特征融合技术的有效性，本实验在CNN模型的基础上，融合了不同尺度的遥感影像特征。实验结果表明，%，。此外，引入注意力机制后，模型在植被信息相关区域的提取精度得到显著提升，%，。这些结果表明，多尺度特征融合和注意力机制的引入，有效提高了城市植被提取的精度。
(3)为了进一步验证本方法在实际应用中的可行性，本实验选取了我国其他三个不同城市作为案例，分别进行了植被提取实验。实验结果表明，在三个案例城市中，本方法均取得了较高的植被提取精度，%、%%，、。这些案例研究表明，本方法具有较强的适应性和普适性，能够有效应用于不同城市和地区的城市植被提取任务。