【摘 要】
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腾格里沙漠是我国第四大沙漠,区内水体数量众多,但多数水域面积小于1hm~2。过去的研究多依赖于中低分辨率的Landsat系列数据,在研究方法上也主要采用传统面向对象分类和目视解译法,难以胜任当前研究背景下对于水体制图精度与效率的需求。基于此,本文以国产高分影像为基础,基于全卷积神经网络架构,针对传统遥感水体提取自动化程度低、普适性差等问题,提出了一个融合注意力机制的轻量级水体分割网络LEDNet-
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腾格里沙漠是我国第四大沙漠,区内水体数量众多,但多数水域面积小于1hm~2。过去的研究多依赖于中低分辨率的Landsat系列数据,在研究方法上也主要采用传统面向对象分类和目视解译法,难以胜任当前研究背景下对于水体制图精度与效率的需求。基于此,本文以国产高分影像为基础,基于全卷积神经网络架构,针对传统遥感水体提取自动化程度低、普适性差等问题,提出了一个融合注意力机制的轻量级水体分割网络LEDNet-SA。相关研究成果如下所示:（1）针对大型复杂网络难以训练的问题,设计了一个轻量级水体分割网络（LEDNet）。与其他经典的分割算法相比,本文提出的模型资源占用小、推理速度快,具有效率和精度上的最佳平衡。（2）为进一步提升模型对于多分类任务的泛化能力,提出了一个基于组卷积与通道混洗策略的混合注意力模块（SA）。该模块采用并行的两个空间/通道注意力单元来分别捕获特征图在位置和通道层面的权值,与经典的SE和CBAM相比,SA在性能上具有显著的优势。同时,将融合注意力机制的LEDNet-SA与传统SVM、水体指数法进行对比,本文所提方法无论是在效率还是精度上均优于传统方法。（3）2021年夏季,腾格里沙漠共计有1189个面积超过0.01hm~2的水域（含人工湖）,总面积为2514.17hm~2。水体面积/数量在空间上表现为大分散、小聚集的分布态势。该地区水体数量与面积的季节变化趋势显著,春季水体数量/面积均达到最高值,秋季则最低。不同湖泊之间的面积变化趋势在季节上存在差异,艾伊特与阿布希格全年变化幅度最小（＜15%）,通古楼淖尔全年湖泊面积波动最大（85.5%）。
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