satellite segmentation

资 源 简 介

satellite segmentation

详 情 说 明

卫星图像分割是指从遥感影像中识别并划分出特定地物或区域的过程，广泛应用于城市规划、农业监测、灾害评估等领域。现代方法通常结合深度学习技术，通过以下核心环节实现性能提升：

数据预处理 由于卫星图像常受云层、光照、传感器噪声干扰，需进行辐射校正、大气校正和多波段融合等操作。关键步骤包括归一化不同时间/分辨率的影像数据，以及通过直方图匹配消除季节差异。

多尺度特征提取 采用U-Net、DeepLab等网络架构，结合空洞卷积（Dilated Convolution）捕捉道路、建筑等不同尺寸的目标。高层特征识别语义信息，底层特征保留边界细节。

上下文建模 通过注意力机制或金字塔池化模块（如PSPNet）整合全局上下文，解决同类地物在不同区域呈现差异的问题（如农田与荒漠中的水体）。

后处理优化 使用条件随机场（CRF）或形态学操作（如开闭运算）修正分割掩膜中的孔洞和碎片，提升道路、河流等线状目标的连贯性。

域适应技术 针对不同卫星（如Landsat与Sentinel-2）的数据分布差异，采用对抗训练或自监督学习减少模型迁移时的性能衰减。

典型应用包括建筑物轮廓提取、森林砍伐监测等，未来趋势将聚焦于轻量化模型部署和时序分割分析。