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遥感图像土地覆盖分类的长程相关监督
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为SLCNet的新型受监督的长程关联方法，用于土地覆盖分类。该方法在地物遥感图像上的表现优于当前使用的非监督策略。SLCNet通过使用地面真实语义分割图中的类别一致性信息进行监督，使属于同一类别的像素高度相关而具有不同类别的像素不相关，从而产生了更一致的重校准特征。为了提高分割准确性，SLCNet采用了多尺度边输出监督和混合损失函数作为局部和全局约束。实验证明，SLCNet在所有数据集上都实现了最先进的性能。
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关键要点
- 提出了一种名为SLCNet的新型受监督的长程关联方法，用于土地覆盖分类。
- SLCNet在地物遥感图像上的表现优于当前使用的非监督策略。
- 通过使用地面真实语义分割图中的类别一致性信息进行监督，提高了像素间的相关性。
- 引入辅助的自适应感受野特征提取模块，以捕捉多尺度遥感图像中的精细特征。
- 采用多尺度边输出监督和混合损失函数，进一步提高分割准确性。
- 实验证明，SLCNet在所有数据集上实现了最先进的性能。
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