基于深度學習和Sentinel-2影像的冰湖自動提取

摘要： 在冰湖編目工作中,從海量遙感數(shù)據(jù)快速準確獲取冰湖邊界具有重要意義,發(fā)展基于遙感數(shù)據(jù)的冰湖邊界自動化提取方法是關鍵。本研究改進了基于YOLOv5-Seg網(wǎng)絡的實例分割模型,并應用于山地冰湖自動化提取。結果顯示,使用坐標注意力機制(Coordinate-Attention,CA),提高網(wǎng)絡對冰湖目標的關注程度;在原始3個檢測層的基礎上添加小目標檢測層,增強網(wǎng)絡對小面積冰湖檢測能力;... （共11頁）