基于深度学习的遥感图像水边线提取方法与应用

本文提出一种基于注意力机制的像素级海陆语义分割网络A-Unet用来提取水边线，并通过条件随机场对A-Unet分类结果进行细化。以天津沿海地区的人工海岸与威海地区的基岩海岸为例，对所提方法进行了验证，实验表明，与其他水边线分割方法相比，本文提出的方法能够得到更精细的结果，实现对遥感图像水边线的像素级语义分割。该方法提取了天津地区近10年海岸线并对其变化趋势进行了定性和定量分析，可为城市海洋资源的合理开发、海洋生态环境的保护提供更好的决策与参考依据。