面向高分辨率遥感场景的跨尺度状态空间语义分割
Cross-scale state space semantic segmentation for high-resolution remote sensing imagery
宁夏大学 电子与电气工程学院, 银川 750021
摘要
高分辨率遥感影像因尺度差异大、地物边界复杂及语义结构多样性，常面临局部与全局建模不均衡、边缘模糊及小目标分割困难等问题。为此，提出一种轻量高效的层次融合状态空间网络。该网络基于UNetMamba的U型结构，并加入轻量化全局-局部金字塔池化模块，通过多尺度空洞卷积与高效上下文聚合实现更均衡的语义与细节表达；在跳跃连接中嵌入层次协同融合模块，用于强化跨层语义对齐并提升解码阶段的稳定性。此外，设计可学习样条辅助监督模块，利用可学习激活函数增强模型对局部纹理变化的感知能力，在训练阶段促进网络学习小尺度结构与细粒度纹理，而不增加推理成本。在ISPRS Vaihingen与Potsdam数据集上的实验结果表明，所提方法在主要性能指标上均优于现有主流方法，尤其在小尺度类别与复杂纹理区域中表现更加稳定。该方法在保证精度的同时兼具轻量化与高效推理能力，为高分辨率遥感影像语义分割提供了一种有效且具有工程应用潜力的解决方案。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(42361056)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0530
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第9期
发布历史
[2026-06-02] 优先出版
引用本文
李臻, 汪西原, 刘子亮. 面向高分辨率遥感场景的跨尺度状态空间语义分割 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0530. (Li Zhen, Wang Xiyuan, Liu Ziliang. Cross-scale state space semantic segmentation for high-resolution remote sensing imagery [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0530. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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