遥感智能解译 | 浏览量:1073下载量:574CSCD:0

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  • 专辑

    • 多任务协同学习的无监督域自适应遥感图像语义分割

    • Multitask learning for unsupervised domain adaptive semantic segmentation of remote sensing images

    • “遥感图像语义分割在土地覆盖与利用分类、城市规划以及变化检测等领域具有重要作用。域自适应技术作为一种极具潜力的无监督学习方法，该技术大大推动了遥感图像语义分割的发展。然而，现有模型尚基于单任务来学习，学习获得的分割特征不够充分，导致在分割过程中难以准确识别遥感图像中的复杂区域。为解决这一问题，专家提出了一种多任务学习域自适应语义分割网络MTLDANet，该网络通过协同学习遥感图像中的语义信息与高程信息，来提升分割特征的学习能力。”
      • 角色：First author第一作者
      • 机构：

        中国地质大学(武汉) 计算机学院, 武汉 430078

      • 邮箱：1202321619@cug.edu.cn
      • 简介：王渝，研究方向为遥感图像的语义分割。E-mail：1202321619@cug.edu.cn

      王渝

      1，
      • 机构：

        中国地质大学(武汉) 计算机学院, 武汉 430078

      冯雨婷

      1，
      • 机构：

        中国地质大学(武汉) 计算机学院, 武汉 430078

      龚思诗

      1，
      • 机构：

        滇西应用技术大学 测绘与信息工程学院, 大理 671006

      毛彦琴

      2，
      • 机构：

        中国地质大学(武汉) 计算机学院, 武汉 430078

        智能地学信息处理湖北省重点实验室, 武汉 430074

      李圣文

      13，
      • 机构：

        中国地质大学(武汉) 计算机学院, 武汉 430078

        智能地学信息处理湖北省重点实验室, 武汉 430074

      方芳

      13，
      • 角色：Corresponding author通信作者
      • 机构：

        中国地质大学(武汉) 计算机学院, 武汉 430078

        智能地学信息处理湖北省重点实验室, 武汉 430074

      • 邮箱：zhoushunping@mapgis.com
      • 简介：周顺平，研究方向为空间数据库技术、地理空间人工智能和计算机视觉。E-mail： zhoushunping@mapgis.com

      周顺平

      13 *
    • 2026年30卷第2期 页码：325-346  

    • DOI：10.11834/jrs.20254411    

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