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基于WEU-Net模型的贺兰山东麓滞洪区水体信息提取

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针对经典U-Net模型在贺兰山东麓滞洪区水体信息提取中存在的过拟合、泛化能力有限等问题,基于Sentinel-1合成孔径雷达卫星和Sentinel-2多光谱卫星影像提出了 一种水体信息提取卷积神经网络模型(WEU-Net).WEU-Net模型通过减少编码器与解码器的跳跃连接以及卷积核数量使网络结构简化,并引入残差块增强特征提取能力,弥补了因简化模型而损失的图像信息;在数据集方面,采用逐步回归法结合改进的归一化差异水体指数构建了 Sentinel-1水体指数,优化了Sentinel-1卫星影像数据集特征丰富度.试验结果表明:WEU-Net模型预测总体精度为98.19％,F1分数为0.946 9,分别较经典U-Net模型提高了 0.357 7％和0.948 8％,训练时长缩短了49.30％;融合Sentinel-1水体指数后,模型预测总体精度和F1分数分别提高了 0.51％和3.16％.
Water body information extraction for flood detention area in the eastern foot of Helan Mountain based on WEU-Net model

detention areawater body information extractionwater body indexSentinel-1Sentinel-2U-Neteastern foot of Helan Mountain

赵金龙、李剑萍、李万春

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中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室,宁夏银川 750002

宁夏气象防灾减灾重点实验室,宁夏银川 750002

滞洪区 水体信息提取 水体指数 Sentinel-1 Sentinel-2 U-Net 贺兰山东麓

中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室青年培养项目

CAMT-202105

2023

10.3876/j.issn.1000-1980.2023.04.003

河海大学学报(自然科学版)
河海大学

河海大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.803
ISSN：1000-1980
年,卷(期)：2023.51(4)
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