【标题解析】 "2019本科毕业设计：基于UNet的遥感图像语义分割.zip" 这个标题揭示了本次设计的核心内容。它是一个本科毕业生在2019年完成的项目，主要研究的是利用UNet模型对遥感图像进行语义分割。语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在将图像中的每个像素分类到预定义的类别中，如建筑、道路、植被等。UNet是一种特别适用于图像分割任务的卷积神经网络结构，尤其在医学影像和遥感图像处理中表现出色。 【描述解析】 "毕业设计文件及源码" 描述表明这个压缩包包含的不仅是设计报告，还有实际的源代码。这意味着我们可以期待找到关于如何实现UNet模型的详细文档，以及用于训练和测试模型的代码。这为其他学习者或研究人员提供了复现和进一步开发该项目的可能性。 【标签解析】 "毕设" 和 "源码" 标签进一步确认了这是一个毕业设计项目，并且提供编程源代码。这使得这个资源对于那些正在做类似课题或者想了解UNet应用的学生和研究人员来说非常有价值，他们可以参考源代码来理解和学习如何构建和优化自己的模型。 【文件列表解析】 虽然具体的文件名称列表 "yuanqew" 无法提供足够的信息来推测文件的具体内容，但通常在这样的毕业设计项目中，我们可能会看到以下几类文件： 1. **设计报告**：详述项目背景、目标、方法、实验过程和结果的PDF文档。 2. **源代码**：包括使用Python或类似语言编写的训练脚本、模型定义、数据预处理和后处理函数等。 3. **数据集**：遥感图像的集合，可能分为训练集、验证集和测试集。 4. **模型文件**：训练得到的模型权重和配置文件，可能包括不同训练阶段的模型。 5. **结果展示**：图像分割的结果，对比实际图像与分割结果的可视化。 6. **README**：指导如何运行代码和理解项目的文档。 通过这个项目，学习者不仅可以了解到UNet模型在遥感图像语义分割中的应用，还能接触到数据处理、模型训练、性能评估等机器学习和深度学习的基本流程，从而提升自己的实践能力。同时，源代码的公开也有助于促进学术交流和知识分享。

"多模态特征融合的遥感图像语义分割网络" 本文介绍了一种多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，称为MMFNet。该网络能够融合 IRRG(Infrared、Red、Green)图像和 DSM(Digital Surface Model)图像，提取融合后的特征，并使用残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)和复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块提取跳跃连接的多尺度特征。 MMFNet 网络的架构主要包含以下几个部分： 1. 编码器：使用双输入流的方式同时提取 IRRG 图像的光谱特征和 DSM 图像的高度特征。 2. 解码器：使用残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)提取融合后的特征，并使用密集连接的方式加强特征的传播和复用。 3. 复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块：提取跳跃连接的多尺度特征。 实验结果表明，MMFNet 网络在国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS)提供的 Vaihingen 和 Potsdam 数据集上取得了 90.44%和 90.70%的全局精确度，相比较与 DeepLabV3+、OCRNet 等通用分割网络和 CEVO、UFMG_4 等同数据集专用分割网络具有更高的分割精确度。 本文的贡献在于： 1. 提出了多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，能够融合 IRRG 图像和 DSM 图像，提高了遥感图像语义分割的精确度。 2. 引入了残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)和复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块，提高了网络的表达能力和泛化能力。 本文提出了一个多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，能够提高遥感图像语义分割的精确度和泛化能力，有助于国土资源规划、智慧城市等领域的应用。

第二章背景知识.全卷积网络 .使用全连接网络进行精准分割 .线性结构网络 .对称结构网络 .第三章 实验设计.数据集选择及处理 .图像处理流程设计 .网络结构

【Keras】基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割-附件资源

基于python使用Deeplab-v3对遥感图像的语义分割项目源码

基于U-Net模型, 提出了一个全卷积网络(FCN)模型, 用于高分辨率遥感图像语义分割, 其中数据预处理采用了数据标准化和数据增强, 模型训练过程采用Adam优化器, 模型性能评估采用平均Jaccard指数。为提高小类预测的准确率, 模型中采用了加权交叉熵损失函数和自适应阈值方法。在DSTL数据集上进行了实验, 结果表明所提方法将预测结果的平均Jaccard指数从0.611提升到0.636, 可实现对高分辨率遥感图像端到端的精确分类。

为了提高遥感图像语义分割的效果和分类精度,设计了一种结合ResNet18网络预训练模型的双通道图像特征提取网络。将多重图像特征图进行拼接,融合后的特征图具有更强的特征表达能力。同时,采用批标准化层和带有位置索引的最大池化方法进一步优化网络结构,提升地表目标物的分类准确率。通过实验,将所提方法与多种神经网络方法进行准确率和Kappa系数比较。结果显示,所提的网络结构可以在小数据量样本下取得90.68%的总体准确率,Kappa系数达到了0.8595。相比其他方法,所提算法取得了更好的语义分割效果,并且整体训练时间大幅缩短。

Salinas 是由 AVIRIS 传感器拍摄，拍摄地点是加州 Salinas Valley。这个数据的空间分辨率是3.7米，大小是512*217。原始数据是224个波段，去除水汽吸收严重的波段后，还剩下204个波段。这个数据包含了16个农作物类别。

【Keras】基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割-附件资源