遥感图像 语义分割 模型

### 关于遥感图像语义分割的深度学习模型实现 #### 模型概述 遥感图像语义分割是一种通过计算机视觉技术对遥感数据中的不同地物类别进行精确分类的任务。近年来，基于Transformer架构的模型逐渐成为该领域的重要研究方向之一[^1]。这些模型能够有效捕捉全局上下文信息并提升分割精度。 一种典型的改进方法是在传统卷积神经网络（CNN）的基础上引入自注意力机制，从而重新设计特征提取模块以适应遥感场景的特点。例如，GLOTS（Global-Local Transformer for Semantic Segmentation of Remote Sensing Images）提出了一种融合局部与全局特征的新颖结构，显著提高了复杂背景下的识别能力。 以下是具体实现的一个简化版本： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, Concatenate, Input from tensorflow.keras.models import Model def unet(input_size=(256, 256, 3)): inputs = Input(input_size) # Encoder (Downsampling Path) conv1 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(inputs) pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1) conv2 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(pool1) pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2) # Bottleneck Layer conv3 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same')(pool2) # Decoder (Upsampling Path) up1 = UpSampling2D(size=(2, 2))(conv3) concat1 = Concatenate()([up1, conv2]) conv4 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(concat1) up2 = UpSampling2D(size=(2, 2))(conv4) concat2 = Concatenate()([up2, conv1]) conv5 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(concat2) outputs = Conv2D(1, 1, activation='sigmoid')(conv5) model = Model(inputs=[inputs], outputs=[outputs]) return model ``` 上述代码展示了一个基础U-Net架构的设计思路，适用于多种类型的遥感图像处理任务[^2]。对于更复杂的场景，则可以考虑集成预训练权重或者进一步优化损失函数来增强泛化性能。 另外，在实际部署过程中还需要注意输入数据标准化以及标签编码等问题[^3]。比如采用`tf.image.per_image_standardization()`函数对每张图片单独做均值方差调整；而对于多类别的标注文件则推荐One-Hot Encoding方式转换成适合网络预测的形式。 #### 数据准备与训练流程概览 为了使模型更好地拟合目标分布特性，通常会经历以下几个环节： - **数据收集**：获取高质量且具有代表性的样本集。 - **预处理操作**：裁剪、缩放至固定尺寸，并完成必要的增广变换如翻转旋转等增加多样性。 - **构建Pipeline**：定义好批次大小(batch size)，迭代次数(epoch number)等相关参数配置项。 最后提醒一点就是务必保存每次实验的最佳状态以便后续评估对比分析使用。