基于深度学习的高分辨率遥感图像建筑物识别

为解决当前深度学习方法在高分辨率遥感图像中存在识别结果过度分割,以及小物体识别差的问题,提出一种基于SegNet架构改进的网络模型AA-SegNet,增加了增强的空间金字塔池化模块和空间注意力融合模块。该网络可以加强特征传播并能够有效传递更高级别的特征信息以抑制低级特征的噪声,并且可以增强小目标特征学习。基于高分二号遥感影像制作数据集并进行实验,AA-SegNet网络总体识别准确率为96.61%,在识别率、[F1]分数以及训练时间等方面也都优于SegNet、U-Net、DeepLab-V3网络。     

深度学习在多时相大棚提取应用研究

蔬菜大棚对于农业生产具有重要意义。受季节和环境影响,其在遥感影像上不同时期呈现不同形态,仅通过单时相特征提取精度不能满足要求。近几年,深度学习被证明适合遥感数据的分类,为实现深度学习在农业遥感上的有效应用,提出了一种改进的多时相语义分割模型（Multi-temporal Spatial Segmentation Network,MSSN）用于蔬菜大棚提取。提出基于补丁长短时记忆网络（Patch-LSTM）,该网络充分利用图像的空间和时序信息。采用带空洞卷积的空间金字塔池化（ASSP）解决网络对尺度敏感问题。进一步添加跳连层（Skip-layer）和反卷积层提升特征图的还原能力。选择山东高密GF-2遥感影像进行实验。结果表明,该分割模型在测试集上有0.95的Precision、0.92的F1 score以及0.93的前景IoU（Intersection Over Union）,可以实现高精度的蔬菜大棚提取,为深度学习在农业遥感的应用提供新的方法。