遥感图像分割小技巧

本文介绍了遥感图像分割的技巧,包括图像预处理、标注、读取、训练及模型改进。通过图像增强、样本平衡、使用focalLoss、膨胀处理等方法提升识别效果。后处理步骤涉及噪声点去除和栅格转矢量,变化检测使用缓冲区设置。难点在于不同环境因素对图像的影响及数据集准确性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1 图像标注

图像预处理
进行图像增强(波段组合假彩色,百分比截断,shuaffle平衡,光照,色彩,加入噪声点,旋转,平移)
Arcgis中进行标注
矢量转栅格
裁剪为小区域
选择含目标的图像,进行样本平衡

2 图像读取

(1)可以用jpg波段,也可以用多光谱,多光谱信息多,效果好

3 图像训练

小目标识别:
(1)减小样本的尺寸
(2)使用focalLoss损失函数

4 识别结果

指标有时候很好,但是一些明显的地方可能会出错
(1)指标miou
(2)目视检查

5 改进

(1)样本迭代
(2)模型结构参数改进

6 预测

(1)使用膨胀处理消除边界效应
因为边界识别的效果可能不好,之间的识别效

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