智能优化学习的高空间分辨率遥感影像语义分割

高空间分辨率遥感影像正被广泛应用,而传统分类算法在高分遥感影像上的精度和效率较差,深度学习语义分割算法在实际分类中泛化性较差.为了适应大范围高分遥感影像的特点,提出了一种基于U-Net网络的模拟退火超参数优化与深度可分离卷积语义分割模型.首先在U-Net网络基础上使用了深度可分离卷积模块来进行特征提取,在保持高效性的同...     

基于改进型U-Net网络的高分辨率遥感影像建筑物提取

针对传统人工提取方法自动化程度低、过分依赖人工设计的特征,以及现有的深度学习方法中存在的提取精度不高等问题,提出了一种基于改进型U-Net网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。首先将空洞卷积加入到网络中,利用不同尺度的空洞卷积对来自网络编码部分的结果进行多尺度特征提取;再对提取的特征进行特征融合,并输入到网络的下一层;然后将制作的数据集输入到网络中进行训练;最后利用Softmax得到最终分割结果。在建筑物公开的数据集中进行测试,提取结果的像素精度为96.26%;Iou精度为78.59%、Recall为95.65%,表明该方法具有良好的鲁棒性和精度,能从影像中准确地提取建筑物。     

改进全卷积网络方法的高分二号影像农村道路提取

针对目前利用高分遥感数据提取农村道路的研究与应用少,提取结果精准度不够的问题,提出了结合空洞卷积和ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构的改进全卷积农村道路提取网络模型DC-Net（Dilated Convolution Network）。该模型基于全卷积的编解码结构来提取道路深度特征信息,同时针对农村道路细长的特点,在解编码层之间加入了以空洞卷积为基础的ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构来提取道路的多尺度特征信息,在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大了特征感受野FOV（Field-of-View）,从而提高细窄农村道路的识别率。以长株潭城市群郊区部分区域为试验对象,以高分二号国产卫星遥感影像为实验数据,将本文提出的方法与经典的几种全卷积网络方法进行实验结果对比分析。实验结果表明：（1）本文所提出的道路提取模型DC-Net在农村道路的提取上具有可行性,整体提取平均精度达到98.72%,具有较高的提取精度;（2）对比几种经典的全卷积网络模型在农村道路提取上的效果,DC-Net在农村道路提取的精度和连结性、以及树木和阴影的遮挡方面,均表现出了较好的提取结果;（3）本文提出的改进全卷积网络道路提取模型能够有效地提取高分辨率遥感影像中农村道路的特征信息,总体提取效果较好,为提高基于国产高分影像的农村道路提取精度提供了一种新的思路和方法。     

空间信息感知语义分割模型的高分辨率遥感影像道路提取

道路信息自动化提取已经成为遥感领域热门的研究方向,而基于深度学习的遥感影像道路信息提取方法已经取得了许多成果。但由于受到网络中卷积和池化等操作的影响,基于深度学习的道路提取方法存在着空间特征和地物细节信息丢失等问题,造成许多误提现象。针对此问题,本文设计了一种改进的道路提取语义分割网络模型,该网络以改进的ResNet网络为主体,并引入坐标卷积和全局信息增强模块,用于增强空间信息和全局上下文信息的感知能力,突出道路边缘特征进而确保道路分类的精确性。本文方法在公开道路数据集和高分数据集上获得了显著的提取效果,与其它方法相比取得了明显提高;并且,在一定程度上减少了树木、建筑阴影等自然场景因素遮挡的影响,可以完整准确地提取出道路;此外,模型对多尺度道路也可以实现有效地提取。     

基于改进U-Net的建筑物集群识别研究

针对U-Net在高分影像建筑物提取中部分建筑物边缘特征易模糊或丢失的问题,提出一种对高分影像建筑物边缘增强,同时对U-Net部分卷积过程进行改进的优化的建筑物提取方法。首先利用域变化递归滤波的方式对建筑物边缘进行增强,将增强后影像输入U-Net神经网络中进行训练;其次为充分利用建筑物在高分影像上丰富的细节特征,尝试在原U-Net结构基础上,从训练图像和标签中提取成对的补丁以增加训练数据,这些补丁进一步加强了正反向深度学习中建筑物高维特征的获取;最后在影像上实现建筑物提取。对辽宁省盘锦市邻接渤海湾地区2017年9月29日高分二号影像建筑物提取实验结果表明,对于包含阴影区域干扰较多的非理想样本数据,用U-Net识别建筑物得到的整体分类精度为75.99%,而改进方法最高整体分类精度可达83.12%,较原U-Net网络精度提高7.13百分点,证明该方法行之有效。     

一种双U-Net的遥感影像道路提取方法

针对高分辨率遥感影像道路提取难度大、自动化程度低等问题,设计了一种改进U-Net的道路提取方法。该方法首先构建特征编码器为VGG16的VGGU-Net网络,并采用迁移权值方法初始化特征编码器;其次将提取的特征信息输入到另一U-Net网络,通过双网络联合训练方式提高网络的特征拟合能力;最后结合形态学和滤波算法对提取的道路数据进行后处理。实验结果表明:改进后算法对道路提取效果得到了有效的提升,在测试集上的准确率、召回率和IoU分别达到了93.56%、88.22%和83.17%。     

基于多尺度特征融合的遥感影像目标检测

提出基于多尺度特征融合的遥感影像目标检测方法,本文利用选择性搜索算法对原始数据进行滤波处理和二值化处理,提取遥感影像目标区域图像数据,采用RBM技术获取遥感影像目标的语义特征和细节特征,在此基础上,建立融合网络,对影像目标的语义特征和细节特征进行变形卷积操作和池化操作,将目标的语义特征和细节特征进行多尺度融合,获取目标的深度特征,进而定位遥感影像目标。实验证明,设计方法遥感影像目标检测时间短,可以快速检测到遥感影像目标。     

融合UNet++网络和注意力机制的高分辨率遥感影像变化检测算法

针对高分辨率遥感影像变化检测存在漏检和检测边界粗糙的问题,提出一种基于UNet++和注意力机制的高分辨率遥感影像变化检测算法.该算法采用UNet++网络作为基础网络提取特征,并在基本卷积单元中引入注意力机制突出重要特征,由此完成遥感影像端到端的变化检测.在高分辨率卫星影像变化检测数据集中进行了验证,相比于经典语义分割网络,该算法在精确率、召回率、F1值和总体精度上均有较大提升.     

结合空洞卷积的FuseNet变体网络高分辨率遥感影像语义分割

针对多模态、多尺度的高分辨率遥感影像分割问题,提出了结合空洞卷积的FuseNet变体网络架构对常见的土地覆盖对象类别进行语义分割。首先,采用FuseNet变体网络将数字地表模型（digital surface model,DSM）图像中包含的高程信息与红绿蓝（red green blue,RGB）图像的颜色信息融合;其次,在编码器和解码器中分别使用空洞卷积来增大卷积核感受野;最后,对遥感影像逐像素分类,输出遥感影像语义分割结果。实验结果表明,所提算法在国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS)提供的Potsdam、Vaihingen数据集上的m_F1得分分别达到了91.6%和90.4%,优于已有的主流算法。     

高分辨率遥感影像建筑物提取的空洞卷积E-Unet算法

利用高分辨率遥感影像提取建筑物是目前研究热点之一,但由于建筑物颜色各异、形状大小不同、细节繁多,提取结果普遍存在边缘模糊、转角圆滑和细节丢失等问题。本文提出一种基于空洞卷积的E-Unet深度学习网络。在E-Unet的结构设计中,引入跳跃连接以减少边缘和转角的细节损失;采用新设计的卷积模块,使其扩大感受野的同时减少参数量;底层增加Dropout模块避免网络发生过拟合现象;遥感影像输入网络前先进行直方图均衡化、高斯双边滤波和波段间比值运算,然后合并为多波段张量输入模型（不转换为灰度图像）。为验证网络性能、明确性能提升的原因,本文在Massachusetts和WHU建筑物数据集上设计了两组试验。第1组是E-Unet、Unet和Res-net 3种网络的对比试验,结果表明E-Unet不仅精度评价结果优于Unet和Res-net,而且建筑物边角的细节被完整提取。第2组是消融试验,目的是明确预处理模块对提取精度的提升效果,结果表明预处理模块能提升不同网络提取精度。通过这两组试验证明了预处理模块的有效性和本文提出网络的优越性。