TRNet：面向多模态水稻田分割的地形引导频率校正与结构感知解码

英文标题：TRNet: Topography-Guided Frequency Rectification and Structure-Aware Decoding for Multimodal Paddy Rice Segmentation

论文提出 TRNet，用于在山区和丘陵地区的超高分辨率遥感影像中进行水稻田分割。该问题的难点在于地形会改变地物的光学表观，并加剧水稻与视觉上相似植被之间的混淆。TRNet 结合地形引导的频率校正和结构感知解码，面向 0.5 米分辨率的 GaoJing-1 多光谱影像开展多模态分割。该方法有望帮助遥感开发者提升复杂地形下农田制图与水稻监测的可靠性。

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