金属矿山

作者：王晓红,苏兵,韩红章

单位：(1. 常州市高级职业技术学校机械工程学院,江苏 常州 213100;2. 常州大学计算机与人工智能学院,江苏 常州 213100;3. 江苏理工学院计算机工程学院,江苏 常州 213000)

关键词：高分辨率重建,矿区遥感图像,目标分割,深度学习模型,条件随机场,

高分辨率遥感图像中的矿山目标具有复杂的形态、纹理和光照特征,给目标分割带来了挑战。为提高矿山目标分割精度和效率,提出了一种基于高分辨率重建的矿区遥感图像目标分割算法。该算法首先利用超像素分割方法将遥感图像分割成若干块,利用深度学习模型提取每个块的特征,并将其重建为高分辨率的特征图;然后利用标记分水岭算法对重建的特征图进行进一步分割,得到矿山目标的精细边界;最后通过条件随机场对分割结果进行优化,消除噪声和误分区域。在真实的高分辨率遥感图像上进行了试验,结果表明:该算法在矿山目标分割方面具有较高的准确率和鲁棒性,且具有较快的运行速度,适用于大规模的遥感图像处理,准确率达到了0. 93,召回率为0. 92,F1 分数为0. 94,平均交并比(mIoU)达到0. 85。所提算法为高分辨率遥感图像精确分割提供了一种有效方法,对于促进矿区遥感技术应用有一定的意义。

来源：2025年第4期

《金属矿山》期刊编辑部

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