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（1）基于Fisher Score-mRMR的遥感图像特征优选方法
在面向对象的遥感图像分类任务中，通常需要从影像数据中提取大量的特征指标来描述地物对象的光谱、纹理、形状和空间关系等多方面属性，这导致特征空间的维数往往非常高。高维特征空间虽然包含了丰富的信息，但同时也带来了严重的"维数灾难"问题，不仅增加了计算复杂度和存储开销，还可能导致分类器性能下降和过拟合等不良后果。针对这一问题，本研究提出了一种新颖的特征优选方法，通过巧妙结合Fisher Score和最小冗余最大相关两种经典算法的优势，从高维特征空间中选择出最具判别力和信息量的特征子集，从而在保持甚至提高分类精度的同时大幅降低计算复杂度。Fisher Score是一种经典的特征重要性评估方法，其基本原理是度量每个特征对于区分不同类别的能力，具有较高Fisher分数的特征意味着在该特征上不同类别的样本分布差异明显，因此对分类任务具有较高的判别价值。然而，仅凭Fisher Score进行特征选择可能会选出一组判别力强但信息高度重叠的特征，造成特征之间的冗余，浪费了宝贵的特征维度资源。最小冗余最大相关算法则专门针对这一问题，其设计目标是在保证所选特征与类别标签高度相关的同时，尽量减少特征之间的相互冗余，从而实现特征子集的信息最大化。本研究创新性地将这两种方法进行有机融合，提出了Fisher Score-mRMR联合特征优选框架。该框架首先利用Fisher Score方法计算所有候选特征的重要性得分，对特征进行初步筛选和排序，然后在此基础上应用最小冗余最大相关算法，从高Fisher分数的特征池中进一步选择相互之间冗余度最低的特征组合。这种两阶段的特征优选策略既保证了所选特征的高判别力，又有效避免了特征之间的信息冗余，能够以较少的特征维度实现优异的分类效果。在高分一号遥感卫星影像数据上的实验验证表明，与传统的单独使用mRMR、Fisher Score或ReliefF方法相比，本研究提出的联合优选方法在岩石信息提取任务中取得了更高的分类精度，同时显著减少了所需的特征数量和计算时间，证明了该方法在遥感图像自动分类应用中的实用价值和技术优势。
（2）基于改进DeepLabV3+的高分辨率遥感图像语义分割算法
随着遥感成像技术的快速发展，高分辨率遥感影像已经成为地质调查和资源勘探等领域的重要数据源。然而，高分辨率遥感图像的语义分割面临着一系列技术挑战，其中地物边缘分割不连续和小目标分割精度不高是两个突出的问题。边缘不连续问题主要表现为分割结果中地物边界模糊或断裂，影响了地物轮廓的完整性和准确性；小目标分割精度低的问题则源于小目标在图像中占据的像素数量有限，容易在多层卷积和池化操作中丢失关键特征信息。针对这些问题，本研究提出了一种改进的语义分割算法，通过优化网络架构设计来同时解决边缘连续性和小目标检测精度的挑战。该算法以DeepLabV3+为基础框架，这一经典的语义分割网络采用了编码器-解码器结构和空洞空间金字塔池化模块，在通用场景的语义分割任务中表现优异。然而，原始DeepLabV3+网络采用的Xception骨干网络在处理高分辨率遥感图像时存在一定的局限性，特别是在保持图像细节信息和适应遥感图像特殊特点方面还有改进空间。本研究将骨干网络替换为ResNet50架构，这一改进使得网络能够更好地处理高分辨率输入图像，通过残差连接结构有效缓解了深层网络训练中的梯度消失问题，同时保持了较强的特征提取能力。为了获取丰富的多尺度信息并减少图像细节的损失，本研究还引入了轻量化的MobileNetV2网络结构作为辅助特征提取模块。MobileNetV2采用了深度可分离卷积和倒残差结构，在保持较低计算复杂度的同时能够有效提取不同尺度的特征信息。通过将MobileNetV2提取的多尺度特征与主干网络的特征进行融合，本研究实现了对岩石遥感图像中不同大小目标的全面覆盖，有效提高了小目标的检测精度。在网络的解码器部分，本研究对特征上采样和融合策略进行了优化设计，确保高层语义信息和低层细节信息能够得到充分利用，从而改善地物边缘的分割连续性。在岩石信息提取任务上的实验结果表明，相比传统的FCN、U-Net和原始DeepLabV3+等方法，本研究提出的改进算法在图像检测准确率和整体精度指标方面均有明显提高，最高分类精度可达90%，充分验证了所提方法在遥感影像岩石信息提取领域的应用效果和实际价值。
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