研究背景
海岸带遥感监测为资源管理和环境保护提供重要数据支持。然而，海岸带遥感影像的复杂性和样本稀缺性导致深度学习模型在实际应用中效果不理想。为丰富海岸带遥感样本数据集，提高模型精度和泛化能力，本研究构建了数据自动增强网络RS_FAA。
核心挑战
海岸带影像复杂性与样本稀缺性
创新方案
RS_FAA自动增强网络构建
核心指标
2.4%
U-Net精度提升
4.8%
跨区域召回率提升
12
增强策略类型
RS_FAA网络架构设计
核心模块构成
U-Net模块
专门用于语义分割任务，替代原有图像识别架构，适配海岸带遥感影像分割需求
增强评估模块
通过欧式距离和余弦相似度评估增强后样本数据集的多样性和有效性
策略选择模块
实现多种增强策略的最优选择与组合，提升海岸带遥感样本的质量
策略搜索空间
几何增强策略
旋转
平移
移除
裁剪
色彩增强策略
影像锐化
色调分离
NDVI假彩色
NDWI假彩色
三大技术创新突破
策略绑定机制
几何+色彩融合
克服过度依赖几何增强
平衡增强方法多样性
提升搜索空间覆盖度
海岸带特化
专业指数融合
NDVI植被指数增强
NDWI水体指数增强
海岸带要素特征强化
网络架构改进
语义分割适配
U-Net模块集成
增强效果实时评估
策略自动优选机制
数据增强策略体系
几何增强策略
旋转变换
增强模型对地物方向变化的不变性，适应不同拍摄角度和地物朝向
平移变换
提升模型对地物位置偏移的鲁棒性，模拟不同的空间分布情况
移除操作
模拟云层、阴影遮挡，强制模型聚焦关键特征，提升抗干扰能力
裁剪操作
提高模型对部分可见或边界不完整目标的识别能力
色彩增强策略
影像锐化
增强地物边界清晰度与纹理细节，改善影像质量
色调分离
改善光谱特征分离性，有效区分复杂交错的地物类型
NDVI假彩色
强化盐沼植被特征表达，突出植被分布和健康状况
NDWI假彩色
增强水体目标特征，改善水陆边界识别精度
福建漳州实验结果
模型性能提升
U-Net网络
+2.4%
整体精度显著提升，语义分割效果最优
PSPNet网络
+1.5%
金字塔池化模块性能稳定提升
SegNet网络
+1.3%
编码解码架构表现良好
DeepLab V3+
+0.8%
空洞卷积网络稳定改善
泛化能力评估
跨区域性能
+4.8%
跨区域数据召回率提升
数据集多样性
特征差异增强
样本多样性提升
评估指标
欧式距离多样性评估
余弦相似度分析
6项性能评估指标