基于卷积神经网络的光学遥感影像分析综述

光学遥感影像包含大量的地物信息，图像复杂性高，如何充分利用影像中的特征信息准确进行识别一直是该领域应用的一个难题。卷积神经网络具有对复杂特征进行选择和提取的优势，在遥感影像识别中有着优异的表现。介绍光学遥感影像的特点和经典的卷积神经网络及其在光学遥感影像中的研究实例，并基于遥感影像数据集进行了网络性能分析。从场景分类、目标检测和图像检索三大领域，详细综述常用的遥感影像数据集和研究进展，并作算法性能分析。最后给出基于卷积神经网络的光学遥感影像识别在未来的研究方向。     

基于多结构卷积神经网络的高分遥感影像飞机目标检测

传统的遥感影像目标检测方法大多利用人工提取特征,难以用于背景复杂的高分辨率遥感影像。针对该问题,构建一种多结构卷积神经网络模型(MSCNN)自动学习目标特征。通过改变卷积滤波器尺寸、数量以及网络层数,分别设计4种不同结构的CNN以提取目标从低层、中层到高层不同尺度的特征信息,并将4种CNN输出采用串行方式连接并输入到BP神经网络分类器进行训练。在检测阶段采用滑动窗口方法进行目标搜索。对高分辨遥感影像中飞机的检测实验结果表明,MSCNN在虚警率和召回率上较4种单一结构的CNN具有明显的检测优势,召回率平均提升6%,虚警率平均降低3%。对油罐的检测结果进一步表明,MSCNN可以推广到对遥感影像其他目标的检测。     

基于机器学习的遥感影像云检测研究进展

在对地观测领域中云检测是遥感定量化应用的重要环节，同时也是卫星气象应用的关键步骤。近年来，基于机器学习的遥感影像云检测逐渐成为该领域的研究热点，并且取得了一系列研究成果。系统阐述了近10 a来国内外基于机器学习的遥感影像云检测的研究进展，将算法模型分为传统的机器学习模型和深度学习模型两类，并对两类中的具体模型进行详细介绍，对比分析不同模型的优缺点及其适用情况。重点介绍了传统机器学习中的支持向量机（SVM）、随机森林等方法，深度学习中的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）、改进的U-Net网络等模型。在此基础上，分析了基于机器学习的遥感影像云检测研究中存在的问题，讨论了未来潜在发展方向。     

全卷积神经网络下的多光谱遥感影像分割

目的 传统的遥感影像分割方法需要大量人工参与特征选取以及参数选择,同时浅层的机器学习算法无法取得高精度的分割结果。因此,利用卷积神经网络能够自动学习特征的特性,借鉴处理自然图像语义分割的优秀网络结构,针对遥感数据集的特点提出新的基于全卷积神经网络的遥感影像分割方法。方法 针对遥感影像中目标排列紧凑、尺寸变化大的特点,提出基于金字塔池化和DUC（dense upsampling convolution）结构的全卷积神经网络。该网络结构使用改进的DenseNet作为基础网络提取影像特征,使用空间金字塔池化结构获取上下文信息,使用DUC结构进行上采样以恢复细节信息。在数据处理阶段,结合遥感知识将波段融合生成多源数据,生成植被指数和归一化水指数,增加特征。针对遥感影像尺寸较大、采用普通预测方法会出现拼接痕迹的问题,提出基于集成学习的滑动步长预测方法,对每个像素预测14次,每次预测像素都位于不同图像块的不同位置,对多次预测得到的结果进行投票。在预测结束后,使用全连接条件随机场（CRFs）对预测结果进行后处理,细化地物边界,优化分割结果。结果 结合遥感知识将波段融合生成多源数据可使分割精度提高3.19%;采用基于集成学习的滑动步长预测方法可使分割精度较不使用该方法时提高1.44%;使用全连接CRFs对预测结果进行后处理可使分割精度提高1.03%。结论 针对宁夏特殊地形的遥感影像语义分割问题,提出基于全卷积神经网络的新的网络结构,在此基础上采用集成学习的滑动步长预测方法,使用全连接条件随机场进行影像后处理可优化分割结果,提高遥感影像语义分割精度。     

深度卷积神经网络的目标检测算法综述

目标检测是计算机视觉中的核心任务之一,在智能视频监控、自动化监测、工业检测等领域应用广泛。近些年来,随着深度学习的快速发展,基于深度卷积神经网络的目标检测算法逐渐替代了传统的目标检测算法,成为了该领域的主流算法。介绍了目标检测算法的常用数据集和性能评价指标,介绍了卷积神经网络的发展,重点分析比较了两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法,展望了基于深度卷积神经网络的目标检测算法未来的发展。     

联合显著性特征与卷积神经网络的遥感影像舰船检测

目的 针对高分辨率遥感影像舰船检测受云雾、海浪以及海岛等复杂因素干扰,存在虚警率高、漏检率高、目标检测和识别困难等问题,提出一种联合视觉显著性特征与卷积神经网络的海面舰船目标检测方法。方法 基于频率域相位谱显著性检测能够有效抑制高分辨率遥感影像上云层、海面杂波干扰的特点,计算影像多尺度显著图并进行加权融合。采用对数变换对融合后的图像进行空间域灰度增强以提高目标与背景的区分度,利用灰度形态学闭运算填充舰船目标孔洞,采用大津分割法来提取疑似舰船目标作为兴趣区域。最后构建舰船样本库,利用迁移学习的思想训练卷积神经网络模型,对所有兴趣区域切片进行分类判断和识别,得到最终检测结果。结果 利用多幅不同背景下的高分辨率遥感影像,分别从视觉显著性检测、舰船粗检测与船只类型识别3个方面进行实验验证,选取检测率、虚警率、识别率3个指标进行定量评价。结果表明,本文方法相比于其他方法能有效排除云雾、海岛等多种因素的干扰,检测率、虚警率、识别率分别为93.63%、3.01%、90.09%,明显优于其他算法,能够实现大范围影像上多种类型舰船的快速准确检测和识别。结论 本文将图像视觉显著性检测快速获取图像显著目标的特点与卷积神经网络在图像分类的优势相结合,应用于遥感影像的海域舰船目标检测,能够实现对复杂背景下舰船目标的检测和船只类型的精细化识别。     

基于深度卷积神经网络的油罐目标检测研究

油罐是用于储存油品的工业设施,常用在炼油厂等工业园中,通过卫星或航空遥感图像实现油罐目标的快速检测,可以实现对侵占生态保护红线的疑似工业园区的快速查找,为自然资源监管和生态环境保护提供科学技术支持。探讨了基于深度卷积神经网络在高分辨率遥感影像目标检测中的有效性,基于深度学习目标检测算法中具有代表性的Faster R-CNN（Convolutional Neural Network）和R-FCN（Region-based Fully Convolutional Network）框架,通过对ZF、VGG16、ResNet-50 3种网络模型进行训练和测试,实现了遥感影像上油罐目标的快速检测;通过修改锚点尺度和数量,丰富了候选框类型和数量,提升了油罐的目标检测精度,最优召回率接近80%。研究表明：深度卷积神经网络能够实现对高分辨率遥感影像中油罐目标的快速检测,为深度学习技术在遥感小目标的快速检测提供了实例和新的思路。     

可见光遥感图像海面目标检测技术综述

基于可见光遥感图像的海面目标检测技术是当前遥感领域的研究热点,为推进基于可见光遥感图像的海面目标检测技术的发展,文中对当前主要的检测方法进行了总结。首先,介绍了可见光遥感图像目标特性以及图像目标检测基本流程,并分析了遥感图像目标检测的研究现状;然后,针对海面目标快速检测问题,详细介绍了视觉显著性方法在遥感图像目标检测方面的研究现状;接着,针对遥感图像分类识别问题,详细介绍了卷积神经网络在遥感图像目标检测方面的研究现状;最后,总结了现有方法应用于海面目标检测存在的问题以及未来的研究方向。     

基于深度卷积神经网络的油罐目标检测研究

油罐是用于储存油品的工业设施,常用在炼油厂等工业园中,通过卫星或航空遥感图像实现油罐目标的快速检测,可以实现对侵占生态保护红线的疑似工业园区的快速查找,为自然资源监管和生态环境保护提供科学技术支持。探讨了基于深度卷积神经网络在高分辨率遥感影像目标检测中的有效性,基于深度学习目标检测算法中具有代表性的Faster R-CNN(Convolutional Neural Network)和R-FCN(Region-based Fully Convolutional Network)框架,通过对ZF、VGG16、ResNet-50 3种网络模型进行训练和测试,实现了遥感影像上油罐目标的快速检测;通过修改锚点尺度和数量,丰富了候选框类型和数量,提升了油罐的目标检测精度,最优召回率接近80%。研究表明:深度卷积神经网络能够实现对高分辨率遥感影像中油罐目标的快速检测,为深度学习技术在遥感小目标的快速检测提供了实例和新的思路。     

基于深度卷积神经网络的油罐目标检测研究

油罐是用于储存油品的工业设施，常用在炼油厂等工业园中，通过卫星或航空遥感图像实现油罐目标的快速检测，可以实现对侵占生态保护红线的疑似工业园区的快速查找，为自然资源监管和生态环境保护提供科学技术支持。探讨了基于深度卷积神经网络在高分辨率遥感影像目标检测中的有效性，基于深度学习目标检测算法中具有代表性的Faster R-CNN（Convolutional Neural Network）和R-FCN（Region-based Fully Convolutional Network）框架，通过对ZF、VGG16、ResNet-50 3种网络模型进行训练和测试，实现了遥感影像上油罐目标的快速检测；通过修改锚点尺度和数量，丰富了候选框类型和数量，提升了油罐的目标检测精度，最优召回率接近80%。研究表明：深度卷积神经网络能够实现对高分辨率遥感影像中油罐目标的快速检测，为深度学习技术在遥感小目标的快速检测提供了实例和新的思路。     

改进Mask R-CNN的遥感图像多目标检测与分割

针对高分辨率遥感图像在目标检测与分割中特征提取困难、准确率低、虚假率高等问题，提出了一种改进的Mask R-CNN卷积神经网络。该网络以ResNet50为特征提取网络，在此基础上利用自下而上和自上而下两种分层跳连融合方式来进行更好的图像特征提取。针对遥感图像不同目标间尺寸差异过大、目标易丢失的问题，设计了自适应感兴趣区域来进行感兴趣区域提取。在目标分割中，使用局部融合全连接的卷积神经网络替换原全卷积神经网络，并使用上采样操作替换反卷积操作。在NWPU VHR-10数据集上进行验证，结果表明该方法与现有常用方法相比，显著地提高了遥感图像中多目标检测与分割的准确率。     

仿真图像作为模板的遥感影像小目标检测方法

随着传感器技术和航空遥感技术的不断进步,遥感影像的质量和数量也得到了极大的提高,而遥感影像中的目标检测是理解和分析遥感影像所面临的一个基本问题。针对神经网络在遥感影像小目标检测任务中难以提取足够多的有效特征、遥感小目标易受云雾遮挡等问题,提出了一种基于仿真图像模板匹配的方法,通过特征融合的方式成功地将该方法应用于遥感影像小目标检测任务。成像仿真技术生成的仿真图像包含了更多的遥感小目标特征,如几何形状、材质等。在与深度学习结合之后,更多的特征可以提升神经网络检测遥感影像小目标的准确率。实验结果表明将基于仿真图像的模板匹配方法应用于深度学习之后,对于遥感影像小目标检测取得了较好的效果,尤其是针对受到云雾等天气干扰的小目标。     

基于并联卷积神经网络的无人机遥感影像建筑区域测量

无人机遥感影像覆盖范围广,难以区分建筑区域与背景区域,导致无人机遥感影像建筑区域测量结果可靠性下降;以解决这一问题作为研究目标,提出了一种基于并联卷积神经网络的无人机遥感影像建筑区域测量方法;获取无人机遥感影像,通过静态输出、图像融合、去雾等环节完成遥感影像预处理;构建并联卷积神经网络,通过网络训练传播提取预处理后无人机遥感影像建筑区域边缘特征,经过特征匹配实现无人机遥感影像中建筑区域识别,结合面积计算结果得到建筑区域的测量结果;经过精度性能测试实验得出结论,在有雾和无雾环境下所提方法与传统区域测量方法相比的建筑区域测量误差分别降低了0.505 km²和0.305 km²,说明该方法的测量结果可靠性更高,可以广泛应用在无人机遥感影像建筑区域测量领域。     

基于残差收缩网络的遥感图像目标检测算法

针对于遥感图像中背景复杂噪声多、小目标多且排布密集、目标尺度差异大等问题,提出了一种改进通道注意力与残差收缩网络的遥感图像目标检测算法。该算法借助卷积神经网络,以YOLOV3模型作为基础网络,选择Mosaic图像增强的方式进行数据预处理,采用深度残差收缩模块重构了特征提取网络,并结合通道注意力机制与组合池化构建空间金字塔池化融合层,采用CIOU进行定位损失计算,最终实现遥感图像目标检测。实验结果表明：改进算法相比于原算法的总体mAP由89.2%提升至92.2%,获得了更好的性能表现。     

残差密集空间金字塔网络的城市遥感图像分割

目的 遥感图像语义分割是根据土地覆盖类型对图像中每个像素进行分类,是遥感图像处理领域的一个重要研究方向。由于遥感图像包含的地物尺度差别大、地物边界复杂等原因,准确提取遥感图像特征具有一定难度,使得精确分割遥感图像比较困难。卷积神经网络因其自主分层提取图像特征的特点逐步成为图像处理领域的主流算法,本文将基于残差密集空间金字塔的卷积神经网络应用于城市地区遥感图像分割,以提升高分辨率城市地区遥感影像语义分割的精度。方法 模型将带孔卷积引入残差网络,代替网络中的下采样操作,在扩大特征图感受野的同时能够保持特征图尺寸不变;模型基于密集连接机制级联空间金字塔结构各分支,每个分支的输出都有更加密集的感受野信息;模型利用跳线连接跨层融合网络特征,结合网络中的高层语义特征和低层纹理特征恢复空间信息。结果 基于ISPRS （International Society for Photogrammetry and Remote Sensing） Vaihingen地区遥感数据集展开充分的实验研究,实验结果表明,本文模型在6种不同的地物分类上的平均交并比和平均F₁值分别达到69.88%和81.39%,性能在数学指标和视觉效果上均优于SegNet、pix2pix、Res-shuffling-Net以及SDFCN （symmetrical dense-shortcut fully convolutional network）算法。结论 将密集连接改进空间金字塔池化网络应用于高分辨率遥感图像语义分割,该模型利用了遥感图像不同尺度下的特征、高层语义信息和低层纹理信息,有效提升了城市地区遥感图像分割精度。     

基于CNN的高分遥感影像深度语义特征提取研究综述

近年来,深度学习作为计算机视觉的研究热点,在诸多方面得以发展与应用。特征提取是理解和分析高分遥感影像的关键基础。为促进高分遥感影像特征提取技术的发展,总结了深度学习模型在高分遥感影像特征提取技术的研究与发展,如:AlexNet,VGG-网和GoogleNet等卷积网络模型在深度语义特征提取中的应用。此外,重点分析和讨论了以卷积神经网络模型为基础的各类深度学习模型在高分遥感影像特征提取方面的应用与创新,如:迁移学习的应用;卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型结构的改变;CNN模型与其他模型结构的结合等方式,均提升了深度语义特征提取能力。最后,对卷积神经网络模型在高分遥感影像深度语义特征提取方面存在的问题以及后续可能的研究趋势进行了分析。