基于改进U-Net网络的遥感图像山体滑坡分割提取

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摘要：针对遥感图像山体滑坡分割提取难度大、精度低等问题，提出了一种基于改进U-Net网络的遥感图像山体滑坡分割提取方法。首先将原始网络中的特征提取模块用残差网络ResNet进行替换，加深网络防止梯度消失，可以学习到更深层的特征；其次，融入（multi-scale features fusion module）多尺度特征融合注意力模块增强发现山体滑坡区域的能力；最后，采用广义的损失函数FTL（Focal Tversky Loss）替换带权重的交叉熵损失函数以平衡准确率和召回率之间的关系。（剩余5994字）