Leichtgewichtige Objekterkennung in Fernerkundungsbildern hat einen entscheidenden Wert für die effiziente Verarbeitung von Fernerkundungsdaten und deren praktische Anwendung. Runde oder quadratähnliche Objekte (wie Öltanks, Fahrzeuge usw.) sind in Fernerkundungsbildern sehr häufig. Die präzise Erkennung dieser Objekte ist für Aufgaben wie Ressourcenüberwachung und Stadtplanung von großer Bedeutung. Mit der kontinuierlichen Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit steigt auch die Modellkomplexität erheblich, und bestehende Methoden haben Schwierigkeiten, ein effektives Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Modellkomplexität zu erreichen. Um dieses Problem zu lösen, wurde auf Grundlage bestehender Netzwerke zur Erkennung runder oder quadratähnlicher Objekte eine leichtgewichtige Methode zur Objekterkennung in Fernerkundungsbildern entwickelt, die auf einer räumlich-kanalbasierten Rekonstruktion basiert, mit dem Ziel, die Modellkomplexität bei gleichbleibend hoher Genauigkeit zu reduzieren. Zunächst wurde eine räumliche Rekonstruktions-Einheit entwickelt, um redundante Informationen in der räumlichen Dimension der Merkmalskarte zu adressieren. Dabei wird die Merkmalskarte basierend auf dem Reichtum an räumlichen Informationen getrennt, sodass eine Gruppe reich an räumlichen Informationen und eine redundante Gruppe entstehen. Diese beiden Gruppen werden dann kreuzweise rekonstruiert, um die räumliche Redundanz zu reduzieren und die räumliche Darstellung der Fernerkundungsobjekte zu verstärken. Anschließend wurde eine kanalbasierte Rekonstruktions-Einheit auf Basis von Teilfaltung entwickelt, die die Merkmalskarte entlang der Kanal-Dimension in zwei Teile teilt: ein Teil verwendet Teilfaltung zur effizienten Merkmalsextraktion, der andere nutzt Punktfaltung, um verborgene Details zu erfassen. Die beiden Teile werden gewichtet rekonstruiert und zusammengefügt, um Merkmale mit geringerem Rechenaufwand zu extrahieren und die Darstellung wichtiger Kanäle zu verstärken. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode den Rechenaufwand und die Parameteranzahl des Modells effektiv reduziert und gleichzeitig eine gute Erkennungsgenauigkeit beibehält.

Fernerkundungsbilder;Objekterkennung;runde Objekte;leichtgewichtige Modelle;Rekonstruktionseinheit