基于改进的三维卷积神经网络的高光谱遥感影像分类技术研究

高光谱遥感影像数据具有多样化的光谱信息和空间信息,然而传统的高光谱影像分类只是针对目标的光谱特征进行处理。基于三维空间滤波操作可以作为一种简单高效的提取高光谱影像光谱和空间特征的方式,基于此提出一种改进的三维卷积神经网络框架以实现更加准确的高光谱遥感影像分类。利用高光谱遥感影像数据立方体有效地提取光谱-空间组合特征,而不依赖于任何预处理或后期处理。另外,与其他传统的基于深度学习的方法相比,该方法去除了池化层,从而达到所需参数更少,模型规模更小,更容易训练的效果。将该方法与其他基于深度学习的高光谱遥感影像分类方法进行了比较,并使用两个真实场景的高光谱遥感影像数据集作为测试。实验结果表明,该方法在地物分类准确度方面较传统的基于深度学习的高光谱遥感影像分类方法取得了更好的分类效果。     

国产遥感影像分类技术应用研究进展综述

遥感影像分类技术为我国遥感影像应用于生态建设、绿色发展、乡村振兴、脱贫攻坚和“一带一路”构建等提供了重要的技术支撑,在服务经济社会发展、建设美丽中国、保障民生安全等方面具有重要意义。近年来,大数据、人工智能技术的飞速发展,使得国产遥感影像在分类应用的研究取得重大发展。简要分析了遥感影像分类技术及每阶段存在的问题;对国内主要六个系列遥感卫星数据进行了概述;综合分析了国产遥感影像基于像元的、混合像元的、面向对象的、基于深度学习的四种分类方法,并探讨其在分类应用中的研究进展,通过国产遥感影像分类领域中的应用情况,进一步在方法上对四种分类分别进行比较分析;提出国产遥感影像分类应用中存在的问题,对未来国产遥感影像应用发展的趋势进行了预估。     

结合深度学习和半监督学习的遥感影像分类进展

本文以结合深度学习的遥感影像特征提取和不充足样本下地物识别与分类作为出发点,对2017—2019年用于遥感图像处理中小样本训练的深度学习方法进行归类总结,介绍如何结合深度学习技术解决遥感影像在样本不充分情况下的有效训练问题,从深度生成模型、迁移学习以及一些高效特征提取网络3个方面进行全面剖析。首先,探讨了以GAN（generative adversarial network）和VAE（variational autoencoder）及其衍生结构在遥感技术中分类、变化检测上的应用;然后,在基于知识复用的辅助训练策略——迁移学习中主要从基于网络的迁移和基于数据结构的迁移两大类应用展开讨论;最后探讨了结合半监督学习和主动学习等思想的深度学习算法以及一些新颖的网络结构的应用。虽然深度学习在遥感技术领域发挥了极大的优势,性能也普遍超过了浅层的学习器,但结合物理模型的分析和高性能的实用性遥感应用仍需进一步发展与研究。     

基于深度神经网络的遥感图像分类算法综述

准确、高效的遥感图像分类是遥感图像解析的重要研究内容之一。近年来,随着机器学习技术的发展,深度神经网络日渐成为一种有效的遥感图像分类处理方法。分析了遥感图像分类目前存在的一些问题,并简要阐述了几种典型的深度神经网络的原理结构;然后根据遥感图像分类的研究现状和深度神经网络对遥感图像分类的研究现状,总结了深度神经网络在遥感图像分类技术应用中的发展趋势。     

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。     

深度学习U-Net方法及其在高分辨卫星影像分类中的应用

高分辨率遥感影像有精确的几何结构和空间布局,但是光谱信息有限,增大了对光谱特征相似地物的分类难度。针对高分辨率遥感影像分类的问题,采用深度学习U-Net模型分类方法。基于黑河下游额济纳绿洲高分二号遥感影像,通过U-Net模型提取胡杨、柽柳、耕地、草地和裸地五种地物覆被类型,分类总体精度和Kappa系数分别为85.024%和0.795 6,并与传统的支持向量机（SVM, Support Vector Machine）和面向对象的分类方法比较,结果表明：相对于SVM和面向对象,基于U-Net模型的高分辨率卫星影像地物覆被分类,能够更好地对地物本质特征进行提取,分类效果较好,满足精度要求。     

融合不精准先验知识的Landsat 8 OLI影像深度学习分类方法

遥感影像解译是获得土地利用和土地覆盖（LULC）信息最为重要的途径之一,而自动化分类是提高LULC信息获取效率的关键。实际场景中包含大量不精准的先验知识,提取并融合其中的可用知识能进一步提高影像分类方法的精度、自动化率和规模应用能力。基于上述情况,提出了一种融合不精准先验知识的Landsat 8 OLI影像深度学习分类方法。该方法可自动规避先验知识中的不精准单元,在图斑约束空间内实现了分类样本的自动化区域选择和特征提取,并获得了高置信度知识,然后利用这些分类样本训练深度残差网络,从而实现大区域影像的精确分类。以常州市新北区为例进行实验,选用该区域2009年土地利用现状数据作为先验数据,2014年Landsat 8 OLI影像作为待分类影像。实验结果表明,所提方法可融合不精准先验知识,对大面积连片LULC信息分类精确,主要地类图斑界限准确,全图分类图斑精度达到了88.7%,Kappa系数为0.842。该方法能配合深度学习方法实现高精度Landsat 8 OLI遥感影像分类。     

基于深度学习的建筑物检测方法

深度学习方法已经广泛应用在建筑物检测中。对建筑物检测深度学习方法的相关文献进行归纳分析,将检测方法按照原理的不同分为3类:基于目标检测的方法、基于语义分割的方法和基于实例分割的方法。介绍了部分公开的建筑物遥感影像数据集,讨论中分析了各类检测方法应用的场景。对全文进行总结并展望了遥感影像中建筑物检测的发展方向。     

基于ENVINet5的高分辨率遥感影像稀疏塑料大棚提取研究

随着设施农业管理要求的提高,需要提取高分辨率遥感影像中大范围、低密度的塑料大棚空间分布信息作为农业管理和资源分配的依据。以浙江省桐庐县为研究区域,利用高分辨率遥感影像数据,对比分析不同机器学习方法提取塑料大棚的效果。ENVINet 5深度学习架构可以克服标签较少的困难,通过语义学习进行塑料大棚提取和面积估算,总体精度和Kappa系数达到97.84%和0.81;U-net深度学习网络的提取结果中,总体精度和Kappa系数为96.22%和0.79,两种深度学习方法均优于利用支持向量机进行塑料大棚提取的结果。研究表明通过深度学习方法提取高分辨率遥感影像中稀疏分布的塑料大棚有很好的效果,可以为农业经济作物管理、规划和气象保障提供支持。     

基于WorldView-2影像和语义分割模型的小麦分类提取

为使用高分辨率遥感影像和深度学习语义分割模型实现快速准确的小麦种植空间信息提取,以WorldView-2遥感影像为数据源,制作尺度分别为128×128、256×256、512×512的样本数据集,对U-net和DeepLab3+语义分割模型的参数进行训练,建立小麦遥感分类模型;通过与极大似然和随机森林方法比较,检验深度学习分类效果。结果显示：①不同尺度样本训练得到的模型总体精度、Kappa系数分别在94%和0.82以上,模型精度稳定,样本尺度大小对小麦分类提取模型影响较小;②深度学习方法的小麦分类总精度和Kappa系数分别在94%和0.89以上,极大似然和随机森林则在92%和0.85以下,表明该研究建立的小麦遥感分类模型优于传统分类方法。研究结果可为高分辨率遥感影像作物种植信息的深度学习方法提取提供参考。     

改进的基于深度学习的遥感图像分类算法

针对传统的基于深度学习的遥感图像分类算法未能有效融合多种深度学习特征，且分类器性能欠佳的问题，提出一种改进的基于深度学习的高分辨率遥感图像分类算法。首先，设计并搭建一个七层卷积神经网络；其次，将高分辨率遥感图像样本输入到该网络中进行网络训练，得到最后两个全连接层输出作为遥感图像两种不同的高层特征；再次，针对该网络第五层池化层输出，采用主成分分析（PCA）进行降维，作为遥感图像的第三种高层特征；然后，将上述三种高层特征通过串联的形式进行融合，得到一种有效的基于深度学习的遥感图像特征；最后，设计了一种基于逻辑回归的遥感图像分类器，可以对遥感图像进行有效分类。与传统基于深度学习的遥感图像分类算法相比，所提算法分类准确率有较高提升。实验结果表明，该算法在分类准确率、误分类率和Kappa系数上表现优异，能实现良好的分类效果。     

基于深度学习的遥感图像茶园区域识别应用研究

得益于遥感技术的发展和深度学习在图像处理方面的进展,采用深度学习识别遥感图像的方法被广泛应用。与传统的统计农作物种植面积方法相比较,通过深度学习的方法来识别茶园种植区域,可以减少人工依赖,节约人力资源,实时获取数据,具有更高的时效性。数据来源于Bigmap,以贵州省卫星遥感图像为数据基础,提出了使用深度学习来识别茶园区域的应用方法。实验目标为从整张遥感图像中提取出茶园种植区域。首先对遥感图像进行数据预处理,然后采用人工目视解译的方法标注出茶园区域并制成数据集,将数据集导入神经网络进行训练获得网络模型,最后将验证图像放入到训练好的神经网络当中,获得验证结果;检测精确率为95.83%,检测召回率为85.00%。     

基于U-Net的高分辨率遥感图像土地利用信息提取

随着现代遥感技术的迅速发展,遥感图像的质量和数量得到了显著的提升,新技术带来的高分辨率遥感图像所蕴含的信息也更加丰富,如何利用人工智能手段辅助挖掘这些丰富的信息也成为了遥感图像分析与理解的重要内容。与此同时,以深度卷积神经网络为代表的人工智能技术在图像处理领域大放异彩。得益于类人眼的分层卷积池化模型,深度卷积神经网络可以在图像分割和分类等任务上取得优异的结果。因此采用U-Net为代表的深度卷积神经网络对2 m的高分辨率遥感影像进行了特征提取、分割和分类,不同于传统基于手工设定图像特征的方法,U-Net可以自动对海量高分辨率的遥感图像进行特征提取,从而充分挖掘高分辨率遥感影像中复杂的非线性特征、光谱特征和纹理特征。实验结果表明：利用训练好的U-Net模型对新昌县土地利用分类计算时间为55.7 s,分类准确率可达90.95%,Kappa系数为0.86。U-Net模型可以快速、精确地提取高分辨率遥感影像中的地表覆盖特征,得到高精度的土地利用分类结果,说明将该模型应用于遥感影像土地利用分类提取有着广阔前景。     

深度学习在图像识别中的应用研究综述

深度学习作为图像识别领域重要的技术手段，有着广阔的应用前景，开展图像识别技术研究对推动计算机视觉及人工智能的发展具有重要的理论价值和现实意义，文中对深度学习在图像识别中的应用给予综述。介绍了深度学习的由来，具体分析了深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络以及胶囊网络等深度学习模型，对各个深度学习模型的改进型模型逐一对比分析。总结近年来深度学习在人脸识别、医学图像识别、遥感图像分类等图像识别应用领域取得的研究成果并探讨了已有研究值得商榷之处，对深度学习在图像识别领域中的发展趋势进行探讨，指出有效使用迁移学习技术识别小样本数据，使用非监督与半监督学习对图像进行识别，如何对视频图像进行有效识别以及强化模型的理论性等是该领域研究的进一步方向。     

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。     

基于图卷积网络的多标签遥感图像分类

由于遥感图像包含物体类别多样,单个语义类别标签无法全面地描述图像内容,而多标签图像分类任务更加具有挑战性.通过探索深度图卷积网络(GCN),解决了多标签遥感图像分类缺乏对标签语义信息相关性利用的问题,提出了一种新的基于图卷积的多标签遥感图像分类网络,它包含图像特征学习模块、基于图卷积网络的分类器学习模块和图像特征差异化模块三个部分.在公开多标签遥感数据集Planet和UCM上与相关模型进行对比,在多标签遥感图像分类任务上可以得到了较好的分类结果.该方法使用图卷积等模块将多标签图像分类方法应用到遥感领域,提高了模型分类能力,缩短了模型训练时间.     

航空遥感图像深度学习目标检测技术研究进展

航空遥感图像目标检测旨在定位和识别遥感图像中感兴趣的目标,是航空遥感图像智能解译的关键技术,在情报侦察、灾害救援和资源勘探等领域具有重要应用价值。然而由于航空遥感图像具有尺寸大、目标小且密集、目标呈任意角度分布、目标易被遮挡、目标类别不均衡以及背景复杂等诸多特点,航空遥感图像目标检测目前仍然是极具挑战的任务。基于深度卷积神经网络的航空遥感图像目标检测方法因具有精度高、处理速度快等优点,受到了越来越多的关注。为推进基于深度学习的航空遥感图像目标检测技术的发展,本文对当前主流遥感图像目标检测方法,特别是2020—2022年提出的检测方法,进行了系统梳理和总结。首先梳理了基于深度学习目标检测方法的研究发展演化过程,然后对基于卷积神经网络和基于Transformer目标检测方法中的代表性算法进行分析总结,再后针对不同遥感图象应用场景的改进方法思路进行归纳,分析了典型算法的思路和特点,介绍了现有的公开航空遥感图像目标检测数据集,给出了典型算法的实验比较结果,最后给出现阶段航空遥感图像目标检测研究中所存在的问题,并对未来研究及发展趋势进行了展望。