DCSR-Net: A Dual-Axis Context and Spatial-Channel Refinement Network for PV Segmentation in Remote Sensing Images
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The current methods for segmenting photovoltaic (PV) from remote sensing images still face problems such as complex backgrounds, dense array distributions, scale variations, and discontinuous boundaries. To address these issues, this paper proposes DCSR-Net, a PV segmentation network that integrates dual-axis contextual modeling with spatial-channel refinement. In particular, the Dual-Axis Context Retention Module (DCRM) is introduced to capture long-range spatial dependencies, while the Spatial-Channel Feature Refinement Module (SCFRM) is designed to enhance feature discrimination and boundary recovery in the decoding stage. Experiments on three public datasets, namely PV01, PV03, and PVP, demonstrate that DCSR-Net achieves superior performance and good cross-scene adaptability. Compared with representative methods, the proposed method obtains better results on multiple evaluation metrics, especially on the PVP dataset. Visual results further confirm its effectiveness in preserving structural continuity and reducing missed segmentation, missed detections, and boundary adhesion.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- DCSR-Net: A Dual-Axis Context and Spatial-Channel Refinement Network for PV Segmentation in Remote Sensing Images
- Date Crossref
- 09/07/2026
- Éditeur
- IOS Press
- Type
- book-chapter
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Où se fait cette recherche
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Huaneng Clean Energy Research Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Fuzhou University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ltd. Clean Energy Branch. Fuzhou Huaneng (Fujian) Energy Development Co. pays non établi dans la noticeEntreprise
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College of Physics and Information Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Huaneng Clean Energy Research Institute, Fuzhou University et Huaneng (Fujian) Energy Development Co. — Ltd. Clean Energy Branch. Fuzhou, avec 1 autre affiliation.
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