联合多尺度注意力机制与边缘约束的SPOT7影像林地提取方法

任诗曼; 朱军; 方铮; 李闯农; 梁策; 谢亚坤; 李维炼; 张天奕

doi:10.13203/j.whugis20210251

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联合多尺度注意力机制与边缘约束的SPOT7影像林地提取方法

任诗曼, 朱军, 方铮, 李闯农, 梁策, 谢亚坤, 李维炼, 张天奕

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任诗曼, 朱军, 方铮, 李闯农, 梁策, 谢亚坤, 李维炼, 张天奕. 联合多尺度注意力机制与边缘约束的SPOT7影像林地提取方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版. doi: 10.13203/j.whugis20210251

引用本文:

REN Shiman, ZHU Jun, FANG Zheng, LI Chuangnong, LIANG Ce, XIE Yakun, LI Weilian, ZHANG Tianyi. Woodland Extraction of SPOT7 Image Based on Multi-scale Attention Mechanism and Edge Constraint[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20210251

Citation:

REN Shiman, ZHU Jun, FANG Zheng, LI Chuangnong, LIANG Ce, XIE Yakun, LI Weilian, ZHANG Tianyi. Woodland Extraction of SPOT7 Image Based on Multi-scale Attention Mechanism and Edge Constraint[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20210251

联合多尺度注意力机制与边缘约束的SPOT7影像林地提取方法

doi: 10.13203/j.whugis20210251

1 西南交通大学地球科学与环境工程学院, 四川成都, 611756;
2 四川省国土科学技术研究院, 四川成都, 610045;
3 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所, 北京, 100081

基金项目:

四川省自然资源厅项目(KJ-2020-4)；国家自然科学基金(U2034202， 41871289)；四川省科技计划资助(2020JDTD0003)。

详细信息

作者简介:
任诗曼,硕士生,主要从事遥感图像信息提取研究。E‑mail:rensm9604@163.com

Woodland Extraction of SPOT7 Image Based on Multi-scale Attention Mechanism and Edge Constraint

1 Faculty of Geosciences and Environmental Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China;
2 Sichuan Institute of land Science and Technology, Chengdu 610045, China;
3 Institute of Electronic Computing Technology, China Academy of Railway Sciences Corporation Limited, Beijing 100081, China

Funds:

Project of Department of Natural Resources of Sichuan Province(KJ-2020-4)

摘要: 林地是国家重要的自然资源和经济资源，掌握林地分布状况对林地资源调查管理具有重要意义。针对传统林地提取方法精度较低且边界不规则的问题，本文设计一种联合多尺度注意力机制与边缘约束的林地提取方法，首先，构建一种端到端的多尺度注意力神经网络模型，充分提取影像中林地的上下文特征，对不同尺度下的林地进行语义描述，实现高精度的林地像素级表达；其次，构建边缘约束规则，对提取结果进行边界优化，提高林地提取结果的可读性。为证明方法的有效性，以四川省绵阳市三台县作为试验区，建立数据集并进行林地提取试验，结果显示，本文方法提取的精确度为81.9%，召回率为75.6%，F1为78.1%，交并比为64.2%。结果证明，本文方法在遥感影像林地提取应用上具有更好的效果。
- 林地提取 /
- 多尺度 /
- 注意力机制 /
- 边缘约束
Abstract: As woodland is an important natural and economic resource of China, it is important to understand the distribution of woodland for the investigation and management of woodland resources. In this paper, we design a woodland extraction method combining multi-scale attention mechanism and edge constraint to tackle the issue of low accuracy and irregular boundaries in traditional forest extraction methods. First, an end-to-end multi-scale attentional neural network model is constructed to fully extract the context features of woodland in remote sensing images, and semantically describe woodland at different scales to achieve high-precision pixel-level expression of woodland. Secondly, the edge constraint rules are constructed to optimize the boundary of the extraction results, to improve the readability of the extraction results. To prove the effectiveness of the proposed method, Santai County, Mianyang City, Sichuan Province, is taken as the experimental area to establish datasets and carry out woodland extraction experiments. The results show that the extraction accuracy of this method is 81.9%, the recall rate is 75.6%, F1 is 78.1%, IoU(Intersection of Union) is 64.2%, and the method in the paper has a better effect in the application of woodland extraction with remote sensing image.
- woodland extraction /
- multiscale /
- attention mechanism /
- edge constraint

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联合多尺度注意力机制与边缘约束的SPOT7影像林地提取方法

doi: 10.13203/j.whugis20210251

1 西南交通大学地球科学与环境工程学院, 四川成都, 611756;

2 四川省国土科学技术研究院, 四川成都, 610045;

3 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所, 北京, 100081

基金项目:

四川省自然资源厅项目(KJ-2020-4)；国家自然科学基金(U2034202， 41871289)；四川省科技计划资助(2020JDTD0003)。

作者简介:
任诗曼,硕士生,主要从事遥感图像信息提取研究。E‑mail:rensm9604@163.com

收稿日期: 2021-12-19
网络出版日期: 2022-07-26

关键词:

林地提取 /

多尺度 /

注意力机制 /

边缘约束

摘要: 林地是国家重要的自然资源和经济资源，掌握林地分布状况对林地资源调查管理具有重要意义。针对传统林地提取方法精度较低且边界不规则的问题，本文设计一种联合多尺度注意力机制与边缘约束的林地提取方法，首先，构建一种端到端的多尺度注意力神经网络模型，充分提取影像中林地的上下文特征，对不同尺度下的林地进行语义描述，实现高精度的林地像素级表达；其次，构建边缘约束规则，对提取结果进行边界优化，提高林地提取结果的可读性。为证明方法的有效性，以四川省绵阳市三台县作为试验区，建立数据集并进行林地提取试验，结果显示，本文方法提取的精确度为81.9%，召回率为75.6%，F1为78.1%，交并比为64.2%。结果证明，本文方法在遥感影像林地提取应用上具有更好的效果。

English Abstract

Woodland Extraction of SPOT7 Image Based on Multi-scale Attention Mechanism and Edge Constraint

1 Faculty of Geosciences and Environmental Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China;

2 Sichuan Institute of land Science and Technology, Chengdu 610045, China;

3 Institute of Electronic Computing Technology, China Academy of Railway Sciences Corporation Limited, Beijing 100081, China

Funds:

Project of Department of Natural Resources of Sichuan Province(KJ-2020-4)

Received Date: 2021-12-19
Available Online: 2022-07-26

Keywords:

Abstract: As woodland is an important natural and economic resource of China, it is important to understand the distribution of woodland for the investigation and management of woodland resources. In this paper, we design a woodland extraction method combining multi-scale attention mechanism and edge constraint to tackle the issue of low accuracy and irregular boundaries in traditional forest extraction methods. First, an end-to-end multi-scale attentional neural network model is constructed to fully extract the context features of woodland in remote sensing images, and semantically describe woodland at different scales to achieve high-precision pixel-level expression of woodland. Secondly, the edge constraint rules are constructed to optimize the boundary of the extraction results, to improve the readability of the extraction results. To prove the effectiveness of the proposed method, Santai County, Mianyang City, Sichuan Province, is taken as the experimental area to establish datasets and carry out woodland extraction experiments. The results show that the extraction accuracy of this method is 81.9%, the recall rate is 75.6%, F1 is 78.1%, IoU(Intersection of Union) is 64.2%, and the method in the paper has a better effect in the application of woodland extraction with remote sensing image.

引用本文:

Citation:

REN Shiman, ZHU Jun, FANG Zheng, LI Chuangnong, LIANG Ce, XIE Yakun, LI Weilian, ZHANG Tianyi. Woodland Extraction of SPOT7 Image Based on Multi-scale Attention Mechanism and Edge Constraint[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20210251