论文推送 | 基于跨域目标语义匹配框架的非平衡高空间分辨率影像水体提取

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Li, Z., Zhu, Q.*, Yang, J., Lv, J., & Guan, Q. (2024).  A Cross-domain Object-semantic Matching Framework for Imbalanced High Spatial Resolution Imagery Water-body Extraction .  IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . DOI: 10.1109/TGRS.2024.3407200. 1 概述 河流、湖泊、池塘等地表水体在生态系统平衡和水文循环中起着重要作用。高分辨率遥感水体提取任务是指从高空间分辨率影像中将影像像元精确地划分为水体和非水体区域。水体的快速、精确提取对于洪水监测、环境保护、干旱监测等应用具有重要意义 。 2 问题和挑战 图 1 水体特征的差异性和不同水体场景的复杂性 1 ）基于全卷积深度网络的监督学习框架依赖于大量人工标注的数据，而标注数据的成本非常高；此外，现有的无监督域自适应方法通过将源域数据上训练好的模型迁移到目标数据集中。然而，如图 1 （ a ）和（ b ）所示，在 ………………………………