基于Mask R?CNN的遥感影像土地分割与轮廓提取.pdf

ＤＯＩ：１０．１３８７８ ／ ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｎｕｉｓｔ．２０２１．０１．０１６
黎江１ 许明慧１ 张羽２
　 　
基于 Ｍａｓｋ Ｒ⁃ＣＮＮ 的遥感影像土地分割与轮廓提取
摘要 ０　 引言
传统的模式识别难以对土地遥感影
像一次性精确统计分析 在精确分割出
． 传统的城镇空间规划主要依靠对多波段遥感影像分析结果 以多
土地种类的前提下 本文提出了一种基 　 　 ，
， 光谱的 遥感影像为代表［１］ 高分辨率的遥感影像具有真实 实
于骨干网络为 的
ＲｅｓＮｅｔ⁃１０１⁃ＲＰＮ Ｍａｓｋ Ｌａｎｄｓａｔ⁃８ ． 、
的遥感影像土地分割与轮廓提取 时以及便捷等特点 精确的图像分割是统计分析的前提 图像边缘检测
Ｒ⁃ＣＮＮ ， ．
方法 该方法包括以下步骤 数据获取
． ： 、 利用图像的边缘信息实现图像分割是图像处理研究的一个基础方向
图像去雾 遥感影像土地统计分析 土地 ，
、 、 相关算法有 算子［２］ 算子［３］ 算子［４］ 算子［５］
分割和轮廓获取 在一个具有挑战性的
． ＬｏＧ 、Ｓｏｂｅｌ 、Ｃａｎｎｙ 、Ｒｏｂｅｒｔｓ
卫星地图瓦片数据集上对所提出的方法 等 加拿大的 等［６］ 提出了多尺度分割方法对卫星影像进行分割 彭