面向遥感影像的深度语义哈希检索

目的 哈希检索旨在将海量数据空间中的高维数据映射为紧凑的二进制哈希码,并通过位运算和异或运算快速计算任意两个二进制哈希码之间的汉明距离,从而能够在保持相似性的条件下,有效实现对大数据保持相似性的检索。但是,遥感影像数据除了具有影像特征之外,还具有丰富的语义信息,传统哈希提取影像特征并生成哈希码的方法不能有效利用遥感影像包含的语义信息,从而限制了遥感影像检索的精度。针对遥感影像中的语义信息,提出了一种基于深度语义哈希的遥感影像检索方法。方法 首先在具有多语义标签的遥感影像数据训练集的基础上,利用两个不同配置参数的深度卷积网络分别提取遥感影像的影像特征和语义特征,然后利用后向传播算法针对提取的两类特征学习出深度网络中的各项参数并生成遥感影像的二进制哈希码。生成的二进制哈希码之间能够有效保持原始高维遥感影像的相似性。结果 在高分二号与谷歌地球遥感影像数据集、CIFAR-10数据集及FLICKR-25K数据集上进行实验,并与多种方法进行比较和分析。当编码位数为64时,相对于DPSH（deep supervised Hashing with pairwise labels）方法,在高分二号与谷歌地球遥感影像数据集、CIFAR-10数据集、FLICKR-25K数据集上,mAP（mean average precision）指标分别提高了约2%、6%7%、0.6%。结论 本文提出的端对端的深度学习框架,对于带有一个或多个语义标签的遥感影像,能够利用语义特征有效提高对数据集的检索性能。     

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。     

结合深度学习和超像元的高分遥感影像变化检测

目的 随着遥感影像空间分辨率的提升,相同地物的空间纹理表现形式差异变大,地物特征更加复杂多样,传统的变化检测方法已很难满足需求。为提高高分辨率遥感影像的变化检测精度,尤其对相同地物中纹理差异较大的区域做出有效判别,提出结合深度学习和超像元分割的高分辨率遥感影像变化检测方法。方法 将有限带标签数据分割成切片作训练样本,按照样本形式设计一个多切片尺度特征融合网络并对其训练,获得测试图像的初步变化检测结果;利用超像元分割算法将测试图像分割成许多无重叠的同质性区域,并将分割结果与前述检测结果叠合,得到带分割标记的变化检测结果;用举手表决算法统计带分割标记的变化检测结果中超像元的变化状况,得到最终变化检测结果。结果 在变化检测实验结果中,本文提出的多切片尺度特征融合卷积网络模型在广东数据集和香港数据集上,优于单一切片尺度下卷积神经网络模型,并且结合超像元的多切片尺度特征融合卷积网络模型得到的Kappa系数分别达到80%和82%,比相应的非超像元算法分别提高了6%和8%,在两个测试集上表现均优于长短时记忆网络、深度置信网络等对比算法。结论 本文提出的卷积神经网络变化检测方法可以充分学习切片的空间信息和其他有效特征,避免过拟合现象;多层尺度切片特征融合的方法优于单一切片尺度训练神经网络的方法;结合深度学习和超像元分割算法,检测单元实现了由切片到超像元的转变,能对同物异谱的区域做出有效判决,有利于提升变化检测精度。     

高分辨率遥感影像的边缘损失增强地物分割

目的 针对高分辨率遥感影像语义分割中普遍存在的分割精度不高、目标边界模糊等问题,提出一种综合利用边界信息和网络多尺度特征的边缘损失增强语义分割方法。方法 对单幅高分辨率遥感影像,首先通过对VGG-16（visual geometry group 16-layer net）网络引入侧边输出结构,提取到图像丰富的特征细节;然后使用深度监督的短连接结构将从深层到浅层的侧边输出组合起来,实现多层次和多尺度特征融合;最后添加边缘损失增强结构,用以获得较为清晰的目标边界,提高分割结果的准确性和完整性。结果 为了验证所提方法的有效性,选取中国北方种植大棚遥感影像和Google Earth上的光伏板组件遥感影像进行人工标注,并制作实验数据集。在这两个数据集上,将所提方法与几种常用的语义分割方法进行对比实验。实验结果表明,所提方法的精度在召回率为00.9之间时均在0.8以上,在2个数据集上的平均绝对误差分别为0.079 1和0.036 2。同时,通过消融实验分析了各个功能模块对最终结果的贡献。结论 与当前先进方法相比,本文提出的边缘损失增强地物分割方法能够更加精确地从遥感影像的复杂背景中提取目标区域,使分割时提取到的目标拥有更加清晰的边缘。     

树形结构卷积神经网络优化的城区遥感图像语义分割

目的 高分辨率遥感图像通常包含复杂的语义信息与易混淆的目标,对其语义分割是一项重要且具有挑战性的任务。基于DeepLab V3+网络结构,结合树形神经网络结构模块,设计出一种针对高分辨率遥感图像的语义分割网络。方法 提出的网络结构不仅对DeepLab V3+做出了修改,使其适用于多尺度、多模态的数据,而且在其后添加连接树形神经网络结构模块。树形结构通过建立混淆矩阵、提取混淆图、构建图分割,能够对易混淆的像素更好地区分,得到更准确的分割结果。结果 在国际摄影测量及遥感探测学会（International Society for Photogrammetry and Remote Sensing,ISPRS）提供的两个不同城市的遥感影像集上分别进行了实验,模型在整体准确率（overall accuracy, OA）这一项表现最好,在Vaihingen和Potsdam数据集上分别达到了90.4%和90.7%,其整体分割准确率较其基准结果有10.3%和17.4%的提升,对比ISPRS官方网站上的3种先进方法也有显著提升。结论 提出结合DeepLab V3+和树形结构的卷积神经网络,有效提升了高分辨率遥感图像语义分割整体精度,其中易混淆类别数据的分割准确率显著提高。在包含复杂语义信息的高分辨率遥感图像中,由于易混淆类别之间的像素分割错误减少,使用了树形结构的网络模型的整体分割准确率也有较大提升。     

遥感图像语义分割中的弱监督域自适应算法

近年来,遥感图像的语义分割得到广泛应用。虽然基于深度学习的方法极大程度地提高了遥感图像的语义分割精度,但由于遥感图像的多样性（不同的地理位置、地形和天气条件）以及像素级标签的缺乏,该算法难以适用于跨多个域的任务。而若重新训练新的域则需要消耗大量人力资源来收集相应的像素级标签。为了解决这一跨域问题,基于对抗学习提出了一种目标域图像级标签已知的弱监督域自适应方法：利用图像级标签,提出多类域判别器,使目标域各个类别自适应地对齐到源域;为保持训练过程的平稳,一种基于熵值产生目标域像素级伪标签的方法被提出以监督特征提取器,提升模型表现。在ISPRS Vaihingen与ISPRS Potsdam数据集上的大量实验表明,改进后的算法优于其他遥感图像语义分割中的基于对抗学习域自适应算法。     

显著性引导的目标互补隐藏弱监督语义分割

目的 图像级弱监督语义分割方法利用类别标签训练分割网络,可显著降低标注成本。现有方法大多采用类激活图定位目标物体,然而传统类激活图只能挖掘出物体中最具辨识性的区域,直接将其作为伪标签训练的分割网络精度较差。本文提出一种显著性引导的弱监督语义分割算法,可在获取更完整类激活图的基础上提高分割模型的性能。方法 首先通过显著图对目标进行互补随机隐藏,以获得互补图像对,然后融合互补图像对的类激活图作为监督,提高网络获取完整类激活图的能力。其次引入双重注意力修正模块,利用全局信息修正类激活图并生成伪标签训练分割网络。最后使用标签迭代精调策略,结合分割网络的初始预测、类激活图以及显著图生成更精确的伪标签,迭代训练分割网络。结果 在PASCAL VOC 2012（pattern analysis,statistical modeling and computational learning visual object classes2012）数据集上进行类激活图生成实验与语义分割实验,所生成的类激活图更加完整,平均交并比有10.21%的提升。语义分割结果均优于对比方法,平均交并比提升6.9%。此外在COCO2014（common object in context2014）数据集上进行了多目标的语义分割实验,平均交并比提升0.5%。结论 该算法可获得更完整的类激活图,缓解了弱监督语义分割中监督信息不足的问题,提升了弱监督语义分割模型的精度。     

深度卷积神经网络特征提取用于地表覆盖分类初探

目的 地表覆盖监测是生态环境变化研究、土地资源管理和可持续发展的重要基础,在全球资源监测、全球变化检测中发挥着重要作用。提高中等分辨率遥感影像地表覆盖分类的精度具有非常重要的意义。方法 近年来,深度卷积神经网络在图像分类、目标检测和图像语义分割等领域取得了一系列突破性的进展,相比于传统的机器学习方法具有更强的特征学习和特征表达能力。基于其优越的特性,本文进行了深度卷积神经网络对中分辨率遥感影像进行特征提取和分类的探索性研究。以GF-1的16 m空间分辨率多光谱影像为实验数据,利用预训练好的AlexNet深度卷积神经网络模型进行特征提取,以SVM为分类器进行分类。分析了AlexNet不同层的特征以及用于提取特征的邻域窗口尺寸对分类结果的影响,并与传统的单纯基于光谱特征和基于光谱+纹理特征的分类结果进行对比分析。结果 结果表明在用AlexNet模型提取特征进行地表覆盖分类时,Fc6全连接层是最有效的特征提取层,最佳的特征提取窗口尺寸为9×9像素,同时利用深度特征得到的总体分类精度要高于其他两种方法。结论 深度卷积神经网络可以提取更精细更准确的地表覆盖特征,得到更高的地表覆盖分类精度,为地表覆盖分类提供了参考价值。     

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。     

双卷积池化结构的3D-CNN高光谱遥感影像分类方法

目的 高光谱遥感影像数据包含丰富的空间和光谱信息,但由于信号的高维特性、信息冗余、多种不确定性和地表覆盖的同物异谱及同谱异物现象,导致高光谱数据结构呈高度非线性。3D-CNN（3D convolutional neural network）能够利用高光谱遥感影像数据立方体的特性,实现光谱和空间信息融合,提取影像分类中重要的有判别力的特征。为此,提出了基于双卷积池化结构的3D-CNN高光谱遥感影像分类方法。方法 双卷积池化结构包括两个卷积层、两个BN（batch normalization）层和一个池化层,既考虑到高光谱遥感影像标签数据缺乏的问题,也考虑到高光谱影像高维特性和模型深度之间的平衡问题,模型充分利用空谱联合提供的语义信息,有利于提取小样本和高维特性的高光谱影像特征。基于双卷积池化结构的3D-CNN网络将没有经过特征处理的3D遥感影像作为输入数据,产生的深度学习分类器模型以端到端的方式训练,不需要做复杂的预处理,此外模型使用了BN和Dropout等正则化策略以避免过拟合现象。结果 实验对比了SVM（support vector machine）、SAE（stack autoencoder）以及目前主流的CNN方法,该模型在Indian Pines和Pavia University数据集上最高分别取得了99.65%和99.82%的总体分类精度,有效提高了高光谱遥感影像地物分类精度。结论 讨论了双卷积池化结构的数目、正则化策略、高光谱首层卷积的光谱采样步长、卷积核大小、相邻像素块大小和学习率等6个因素对实验结果的影响,本文提出的双卷积池化结构可以根据数据集特点进行组合复用,与其他深度学习模型相比,需要更少的参数,计算效率更高。     

基于U-Net的高分辨率遥感图像语义分割方法

图像分割是遥感解译的重要基础环节,高分辨率遥感图像中包含复杂的地物目标信息,传统分割方法应用受到极大限制,以深度卷积神经网络为代表的分割方法在诸多领域取得了突破进展。针对高分辨遥感图像分割问题,提出一种基于U-Net改进的深度卷积神经网络,实现了端到端的像素级语义分割。对原始数据集做了扩充,对每一类地物目标训练一个二分类模型,随后将各预测子图组合生成最终语义分割图像。采用了集成学习策略来提高分割精度,在“CCF卫星影像的AI分类与识别竞赛”数据集上取得了94%的训练准确率和90%的测试准确率。实验结果表明,该网络在拥有较高分割准确率的同时还具有良好的泛化能力,能够用于实际工程。     

改进U-Net型网络的遥感图像道路提取

目的 遥感图像道路提取在城市规划、交通管理、车辆导航和地图更新等领域中发挥了重要作用,但遥感图像受光照、噪声和遮挡等因素以及识别过程中大量相似的非道路目标干扰,导致提取高质量的遥感图像道路有很大难度。为此,提出一种结合上下文信息和注意力机制的U-Net型道路分割网络。方法 使用Resnet-34预训练网络作为编码器实现特征提取,通过上下文信息提取模块对图像的上下文信息进行整合,确保对道路的几何拓扑结构特征的提取;使用注意力机制对跳跃连接传递的特征进行权重调整,提升网络对于道路边缘区域的分割效果。结果 在公共数据集Deep Globe道路提取数据集上对模型进行测试,召回率和交并比指标分别达到0.847 2和0.691 5。与主流方法U-Net和CE-Net（context encoder network）等进行比较,实验结果表明本文方法在性能上表现良好,能有效提高道路分割的精确度。结论 本文针对遥感图像道路提取中道路结构不完整和道路边缘区域不清晰问题,提出一种结合上下文信息和注意力机制的遥感道路提取模型。实验结果表明该网络在遥感图像道路提取上达到良好效果,具有较高的研究和应用价值。     

噪声鲁棒的轻量级深度遥感场景图像分类检索

目的 基于深度神经网络的遥感图像处理方法在训练过程中往往需要大量准确标注的数据,一旦标注数据中存在标签噪声,将导致深度神经网络性能显著降低。为了解决噪声造成的性能下降问题,提出了一种噪声鲁棒的轻量级深度遥感场景图像分类检索方法,能够同时完成分类和哈希检索任务,有效提高深度神经网络在有标签噪声遥感数据上的分类和哈希检索性能。方法 选取轻量级神经网络作为骨干网,而后设计能够同时完成分类和哈希检索任务的双分支结构,最后通过设置损失基准的正则化方法,有效减轻模型对噪声的过拟合,得到噪声鲁棒的分类检索模型。结果 本文在两个公开遥感场景数据集上进行分类测试,并与8种方法进行比较。本文方法在AID（aerial image datasets）数据集上,所有噪声比例下的分类精度比次优方法平均高出7.8%,在NWPU-RESISC45（benchmark created by Northwestern Polytechnical University for remote sensing image scene classification covering 45 scene classes）数据集上,分类精度比次优方法平均高出8.1%。在效率方面,本文方法的推理速度比CLEOT（classification loss with entropic optimal transport）方法提升了2.8倍,而计算量和参数量均不超过CLEOT方法的5%。在遥感图像哈希检索任务中,在AID数据集上,本文方法的平均精度均值（mean average precision,mAP）在3种不同哈希比特下比MiLaN（metric-learning based deep hashing network）方法平均提高了5.9%。结论 本文方法可以同时完成遥感图像分类和哈希检索任务,在保持模型轻量高效的情况下,有效提升了深度神经网络在有标签噪声遥感数据上的鲁棒性。     

改进卷积网络的高分遥感图像城镇建成区提取

目的 城镇建成区是城镇研究重要的基础信息,也是实施区域规划、落实城镇功能空间布局的前提。但是遥感影像中城镇建成区的环境复杂,同时不同城镇建成区在坐落位置、发展规模等方面存在许多差异,导致其信息提取存在一定困难。方法 本文基于面向图像语义分割的深度卷积神经网络,使用针对特征图的强化模块和通道域的注意力模块,对原始DeepLab网络进行改进,并通过滑动窗口预测、全连接条件随机场处理方法,更准确地实现城镇建成区提取。同时,针对使用深度学习算法容易出现过拟合和鲁棒性不强的问题,采用数据扩充增强技术进一步提升模型能力。结果 实验数据是三亚和海口部分地区的高分二号遥感影像。结果表明,本文方法的正确率高于93%,Kappa系数大于0.837,可以有效地提取出大尺度高分辨率遥感影像中的城镇建成区,且提取结果最为接近实际情况。结论 针对高分辨率遥感卫星影像中城镇建成区的光谱信息多样化、纹理结构复杂化等特点,本文算法能在特征提取网络中获取更多特征信息。本文使用改进的深度学习方法,提出两种处理方法,显著提高了模型的精度,在实际大幅遥感影像的使用中表现优秀,具有重要的实用价值和广阔的应用前景。     

基于边缘增强的遥感图像弱监督语义分割方法

随着弱监督学习被应用于遥感图像语义分割,大大降低了模型训练的数据成本。然而,由于监督信息不足,类激活图难以准确激活出遥感图像中不同尺度大小的目标,这使得基于类激活图获得的伪分割掩码边缘粗糙,从而导致最终的分割结果不准确。此外,大部分的弱监督语义分割方法都是基于可视化的两阶段方法,模型复杂繁琐。针对上述问题,设计了一种基于边缘增强的端到端弱监督语义分割网络。在特征空间边缘增强模块中,以自监督方式引导网络学习遥感图像中尺寸不一的目标,并且,细化伪分割掩码的边缘;在输出空间边缘增强模块中,通过端到端训练提升分割精度,同时降低模型训练的繁琐度。在ISPRS 2D数据集上的实验结果表明,该方法在仅使用图像级标签的情况下MIoU分别为57.72%和59.45%,与其他方法相比,效果较好。     

采用改进DeepLab网络的遥感图像分割

基于深度学习的语义分割方法具有较好的应用前景,但针对海量的遥感数据,深度学习算法在训练速度上仍有较大提升空间。在前人研究基础上,提出一种改进的全卷积网络,改进的网络以DeepLab为网络前端,结合Inception结构,在不降低特征提取能力的前提下,通过减少网络参数数量,降低网络运算复杂度,有效提升了网络的训练速度。基于INRIA Aerial Image Dataset高分辨率航空遥感数据集开展语义分割对比实验,实验结果显示改进的网络在训练速度和精度上均较DeepLab网络有所提升。所提出的改进DeepLab网络对为处理数据量庞大的遥感影像提供了可参考的解决方案。