基于改進(jìn)坐標(biāo)注意力和U-Net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的淡水養(yǎng)殖區(qū)提取
農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)
頁數(shù): 10 2023-10-16
摘要: 針對淡水養(yǎng)殖區(qū)空間分布零碎以及樣本數(shù)量不均衡等因素造成淡水養(yǎng)殖區(qū)提取不準(zhǔn)確的問題,該研究提出了一種基于U-Net(U-shaped Network)的改進(jìn)模型,制作了Landsat淡水養(yǎng)殖區(qū)動態(tài)監(jiān)測的數(shù)據(jù)集,增加高、低維特征融合的坐標(biāo)注意力機(jī)制提高模型的提取精度,構(gòu)建多尺度特征學(xué)習(xí)更多位置信息,引入focal tversky loss損失函數(shù)提升零碎養(yǎng)殖區(qū)的識別率,實(shí)現(xiàn)1985...