صور الاستشعار عن بعد تتميز بفروق حجم الأهداف وتعقيد وتنوع الخلفيات ، وتوجد ظواهر الارتباك الطيفي للأجسام الطبيعية وعدم وضوح حدود السمات ، مما يزيد من صعوبة مهمة تقسيم المعنى. تصمم هذه الورقة نموذج تقسيم المعاني لصور الاستشعار عن بعد القائم على إزالة التشابك ، ويتألف هذا النموذج من شبكة إزالة الانعكاس الضوئي (LRD-Net) وشبكة تقسيم المعاني متعددة الوسائط (MSS-Net). أولاً ، بناءً على نظرية Retinex ، يقوم LRD-Net بتصميم شبكة لتفكيك سمات الإضاءة والانعكاس في الصور البصرية ، ويستخدم WS-Transformer لاستخراج سمات الهدف العالمية والمحلية ؛ ثانياً ، يقوم وحدة تحسين الضوضاء متعددة الحجم بتعزيز المكونات الضوئية بشكل أوتوماتيكي لزيادة قدرة النموذج على إزالة التشابك ، ويبرز وحدة تقوية السمات المميزة اختلاف المعلومات بين مكونات مختلفة. ؛ أخيراً ، يستخدم وحدة استخراج السمات الحافة لزيادة قدرة التعرف على حواف الأهداف البعيدة ، ويستخدم MSS-Net المتعددة الوسائط لدمج سمات الإضاءة والانعكاس لزيادةأداء تقسيم المعاني. في ISPRS Vaihingen و ISPRS Potsdam datas وصلت نسبة IoU إلى 84.60٪ و 87.42٪ على التوالي. تشير نتائج التجارب إلى أن النموذج المقترح في هذا البحث يفوق النماذج الأخرى في مهمة تقسيم المعاني لصور الاستشعار عن بعد.

تقسيم المعاني ؛ تحليل الصور ؛ نظرية Retinex ؛ محول