卫星图像语义分割与区域相似度比较研究
卫星图像语义分割与区域相似度比较研究
1. 研究背景与任务概述
随着遥感技术的快速发展,高分辨率卫星图像在城市规划、环境监测、灾害评估等领域发挥着越来越重要的作用。本研究旨在通过对3个区域×4个区域(共12个区域)的卫星图像进行语义分割和相似度比较,为区域规划和管理提供数据支持。
每个区域包含约400张500m×500m的卫星图像(PNG格式),研究任务主要包括:
- 复现并优化MCAT-UNet语义分割模型,计算模型性能指标(mIoU),获取7个区域的分割结果(建筑、街道、水系、绿化等类别占比),输出掩膜和概率logits
- 基于分割结果进行区域相似度计算,对7个区域进行3×4=12对相似度计算与分析
- 结果总结与算法流程图绘制
2. 语义分割模型复现与优化
2.1 MCAT-UNet模型复现
MCAT-UNet是一种基于U-Net架构的改进模型,引入了多尺度上下文聚合Transformer模块,能够有效捕捉遥感图像中的多尺度特征。我们首先从GitHub克隆源代码并进行环境配置:
# 克隆MCAT-UNet仓库
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