遥感图像分割小技巧

1 图像标注

图像预处理
进行图像增强（波段组合假彩色，百分比截断，shuaffle平衡，光照，色彩，加入噪声点，旋转，平移）
Arcgis中进行标注
矢量转栅格
裁剪为小区域
选择含目标的图像，进行样本平衡

2 图像读取

（1）可以用jpg波段，也可以用多光谱，多光谱信息多，效果好

3 图像训练

小目标识别：
（1）减小样本的尺寸
（2）使用focalLoss损失函数

4 识别结果

指标有时候很好，但是一些明显的地方可能会出错
（1）指标miou
（2）目视检查

5 改进

（1）样本迭代
（2）模型结构参数改进

6 预测

（1）使用膨胀处理消除边界效应
因为边界识别的效果可能不好，之间的识别效果好，那我们只需要识别中间的的就行。
填充一倍的边框来确保膨胀预测时保留中心区域，以 256256 为滑动窗口大小， 每次保留中心的 128128，步长设置为 128。通过此膨胀预测，使得航拍图片最终拼 接无痕，提升庞大尺寸图片的分割效果。

7 后处理

（1）进行噪声点去除
（2）栅格转矢量，可以更快的显示

8 变化检测

（1）使用缓冲区设置消除角度等问题Fpolygonize()

9 模型泛化能力

（1）增加样本量
（2）对图像进行色彩增强等操作

10 难点

（1）不同物候条件，光照强度，拍摄角度，大气折射等导致不同地区影像颜色，亮度等有很大差别
（2）制作数据集时候的准确性问题，需要大量的地面调查点