基于金字塔模型和注意力机制的遥感影像地物提取研究的任务书

基于金字塔模型和注意力机制的遥感影像地物提取研究的任务书一、选题背景与意义遥感影像是从高空或者卫星上获取的图像数据，具有信息量大、时间、空间分辨率高等特点，数据广泛应用于遥感监测、资源调查、环境分析等

基于金字塔模型和注意力机制的遥感影像地物提取研 究的任务书 一、选题背景与意义 遥感影像是从高空或者卫星上获取的图像数据，具有信息量大、时 间、空间分辨率高等特点，数据广泛应用于遥感监测、资源调查、环境 分析等领域。在这些领域中，遥感影像地物提取是一个十分重要的任 务，提取准确、操作简单的算法对于实际应用具有重要意义。在当前技 术条件下，利用深度学习方法进行地物提取已经成为大势所趋，然而， 在遥感影像上进行地物提取依然存在一些难点和挑战。 本研究旨在通过金字塔模型和注意力机制的结合来提高遥感影像地 物提取的准确性和效率，为实际应用提供更为可靠的技术支持。 二、研究内容和方法 1.金字塔模型 金字塔模型是一种层级结构，图像在不同的尺度下产生不同级别的 分解，这种层次关系是由卷积神经网络中的池化层和卷积层组成的，具 体实现方式是通过将原图像进行不同尺度下的尺寸变换，如降采样或上 采样等方式，使其适应不同大小的特征，进而获得更为具体的特征表 示。 2.注意力机制 注意力机制是深度学习中一种重要的机制，用于对神经网络中的不 同特征进行加权。在遥感影像地物提取中，注意力机制可以通过加强图 像中更为重要的特征，抑制一些噪声特征，增强模型的准确性。 3.方法与策略 在本研究中，将使用卷积神经网络（ConvolutionalNeural