基于改进的空洞卷积UNet网络提取林地信息方法

为提升大范围林地信息提取的智能化程度及效率,提出了一种基于残差连接的空洞卷积UNet网络(RCD-UNet网络),将残差连接双卷积模块与传统UNet网络进行有机结合以提升模型性能,并以GF-2号高分辨率卫星遥感影像为数据源,开展了南京林地信息提取方法研究。结果表明:引入空洞金字塔池化层(ASPP)模块能够增强模型对上下文的感知能力,林地信息提取的总体精度为95.44%,Kappa系数为82.48%,满足高效、准确提取森林资源空间结构信息的需求,为森林资源管理与调查提供了技术支撑。