改进的遥感图像语义分割算法

针对遥感图像中多个目标聚集导致边缘混淆,小尺度物体分割不明显,以及语义分割过程中全局信息获取不足的问题,提出了一种基于混合注意力与全尺度跳层连接网络的遥感图像语义分割算法DU-net。该算法以U-net3+为基础网络,采用全尺度跳层连接网络作为特征提取网络,摒弃了原算法中的深度监督,建立特征与注意力机制之间的关联,最终实现语义分割的过程。实验结果表明,DU-net算法在不同指标下较经典算法都有明显提升,同时提高了图像边缘分割质量,改善了算法对小尺度目标的分割准确度。     

跨层细节感知和分组注意力引导的遥感图像语义分割

目的 语义分割是遥感图像智能解译的关键任务之一,遥感图像覆盖面广,背景交叉复杂,且地物尺寸差异性大。现有方法在复杂背景下的多尺度地物上分割效果较差,且分割区域破碎边界不连续。针对上述问题,提出了一种跨层细节感知和分组注意力引导的语义分割模型用于高分辨率遥感图像解析。方法 首先采用结构新颖的ConvNeXt骨干网络,编码输入图像的各层次特征。其次,设计了分组协同注意力模块,分组并行建模通道和空间维度的特征依赖性,通道注意力和空间注意力协同强化重要通道和区域的特征信息。接着,引入了自注意力机制,构建了跨层细节感知模块,利用低层特征中丰富的细节信息,指导高层特征层学习空间细节,保证分割结果的区域完整性和边界连续性。最后,以山西省太原市为研究区域,自制高分辨率遥感太原市城区土地覆盖数据集（Taiyuan urban land cover dataset,TULCD）,所提方法实现了太原市城区土地覆盖精细分类任务。结果 实验在自制数据集TULCD和公开数据集Vaihingen上与最新的5种算法进行了比较,所提方法在两个数据集上平均像素准确率（mean pixel accuracy,mPA）为74.23%、87.26%,平均交并比（mean intersection over union,mIoU）为58.91%、77.02%,平均得分mF1为72.24%、86.35%,均优于对比算法。结论 本文提出的高分辨率遥感图像语义分割模型具有较强的空间和细节感知能力,对类间差异小的相邻地物也有较强的鉴别能力,模型的整体分割精度较高。     

图像语义分割方法在高分辨率遥感影像解译中的研究综述

快速获取遥感信息对图像语义分割方法在遥感影像解译应用发展具有重要的研究意义。随着卫星遥感影像记录的数据种类越来越多,特征信息越来越复杂,精确有效地提取遥感影像中的信息,成为图像语义分割方法解译遥感图像的关键。为了探索快速高效解译遥感影像的图像语义分割方法,对大量关于遥感影像的图像语义分割方法进行了总结。首先,综述了传统的图像语义分割方法,并将其划分为基于边缘检测的分割方法、基于区域的分割方法、基于阈值的分割方法和结合特定理论的分割方法,同时分析了传统图像语义分割方法的局限性。其次,详细阐述了基于深度学习的语义分割方法,并以每种方法的基本思想和技术特点作为划分标准,将其分为基于FCN的方法、基于编解码器的方法、基于空洞卷积的方法和基于注意力机制的方法四类,概述了每类方法中包含的子方法,并对比分析了这些方法的优缺点。然后,简单介绍了遥感图像语义分割常用数据集和性能评价指标,给出了经典网络模型在不同数据集上的实验结果,同时对不同模型的性能进行了评估。最后,分析了图像语义分割方法在高分辨率遥感图像解译上面临的挑战,并对未来的发展趋势进行了展望。     

遥感图像语义分割的多特征注意力融合网络

针对高分辨率遥感图像中存在背景复杂、目标大小不一、类间具有相似性的问题,提出一种用于遥感图像语义分割的多特征注意力融合网络(Multi-feature Attention Fusion, MAFNet)。MAFNet基于编码和解码结构,在编码阶段,采用空间金字塔池化获取多尺度的上下文信息,同时融合特征通道之间的关联信息,提高特征图的语义表征能力;在解码阶段,基于注意力机制将高层特征与低层特征自适应地融合,逐级恢复目标的细节特征。在公开的数据集Potsdam和Vaihingen上设计了对比实验,PA值分别达到了89.6%和89.1%,验证了该方法的有效性。     

自适应感受野机制遥感图像分割模型

目的 遥感图像中存在大小、形态不一的目标,增加了目标分割任务的困难性。感受野代表了特征图中每个像素对应输入图像的区域,若感受野与目标形状的契合度较高,则特征图中包含的目标特征更加完整,有利于分割。在现有的分割方法中,通常采用的是正方形的感受野,而遥感图像中目标形状多变,导致感受野无法较好地契合目标形状,在提取目标特征时会引入过多的无用特征,从而影响分割精度。为此,本文提出基于自适应感受野机制的遥感图像分割模型。方法 在编码—解码网络结构的基础上,引入自适应感受野机制。首先在编码器上提取不同大小和宽高比的感受野特征,然后在特征融合时使用通道注意力模块自适应地获取通道权重,通过加权强化与目标形状契合度高的感受野的特征,弱化与目标形状契合度低的感受野的特征,在保留目标特征的同时减少背景特征的干扰,进而提升模型的分割精度。结果 在Inria Aerial Image Labeling数据集与DeepGlobe Road Extraction数据集上进行实验并与相关方法比较,在两个数据集上的平均交并比分别为76.1%和61.9%,平均F1值分别为86.5%和76.5%。结论 本文模型能够提取不同形状感受野的特征,并自适应地获取通道权重,使模型能提取更加完整的目标特征,从而提升目标分割效果。     

改进DeepLabV3+网络的遥感影像农作物分割方法

针对于当前遥感影像农作物提取存在的识别精度较低、边缘识别效果较差、提取速度慢等问题,提出了一种改进DeepLabV3+网络的遥感影像农作物分割方法。将特征提取网络改为更轻量级的MobileNetV2网络,空洞空间金字塔池化模块中的普通卷积改为深度可分离卷积,大幅减少模型计算量,提高模型计算速度;在特征提取模块以及空洞空间金字塔池化模块加入双注意力机制,进一步优化模型边缘识别效果,提升模型分割精度。此外针对农作物数据集类别不平衡问题,引入加权损失函数,给予玉米、薏米与背景类不同的权重,提高模型对农作物区域分割精度。以2019年某地区的无人机遥感影像为研究对象,对玉米、薏米两种农作物进行分割。实验结果表明,改进DeepLabV3+算法像素准确率可达到93.9%,平均召回率可达到90.7%,平均交并比可达到83.3%,优于传统DeepLabV3+、Unet、Segnet等常用于农作物提取的分割方法,对农作物具有更好的分割效果。     

GCM+-LANet：遥感图像语义分割的全局卷积模块与局部注意力网络模型

遥感图像地物种类丰富、尺寸多变、分布不均衡、背景复杂,导致经典图像语义分割网络难以在遥感图像上取得理想分割效果。局部注意力网络模型（LANet）在遥感图像语义分割上取得了较好的实验效果,但大尺寸、小尺寸和细长的地物目标分割效果不佳。提出了一种改进LANet网络的高分辨率遥感图像语义分割网络模型,首先,针对全局特征提取设计了全局卷积模块（GCM+）,以组合卷积的形式扩大感受野,提升大尺寸地物目标的分割性能;其次,利用针对计算机视觉提出的激活函数Funnel ReLU(FReLU)来解决细小目标漏分的问题。实验结果表明：该网络模型在Potsdam数据集上平均交并比达到了75.83%,像素准确率达到了94.95%,比基础网络LANet有较大提升。     

基于深度学习的无人机地物图像分割方法

针对无人机地物图像的传统分割方法工程量大,效率低下,深度学习的无人机地物图像分割算法在复杂场景下精度不高和数据集的类别不均衡（长尾数据）等问题,提出一种基于深度学习的高分辨率无人机地物图像分割方法,用于提高不同地貌区域的分割精度。在语义分割模型DeepLabv3的基础上进行改进,将原始主干网络ResNet101替换为ResNet152并添加预训练模型,调整扩张卷积空间金字塔池化模块的扩张率,采用类别平衡损失函数来解决长尾数据问题。在采集的无人机地物图像数据集上进行训练并通过测试集的分割效果证明模型改进方法的有效性。根据实验模型分割效果表明,改进后的方法在测试集上平均交并比达到70.8%,相比原始模型提升了27.2%,能够得到效果更好的分割结果。     

基于神经网络的遥感图像海陆语义分割方法

针对海陆语义分割中陆地、码头形状多样,背景目标复杂等情况造成的像素分类错误、边界分割模糊等问题,提出了一种新的基于深度卷积神经网络的遥感图像海陆语义分割方法。该方法以端对端的训练方式实现了对目标的逐像素分类,为了解决海陆分割中像素分类错误,设计以不同尺度图像为输入的三个并行的编码结构,通过融合不同尺度的特征图,丰富特征代表算子的语义信息,增大像素分类准确率。为了解决海陆分割中边界分割模糊,通过设计能够融合编码结构中低层精细位置信息的解码结构,对特征图进行更加精确的上采样,恢复像素的密集位置信息,提高海陆分割准确度。为有效验证所提网络框架的优势,构建了海陆分割数据集HRSC2016-SL进行算法性能比较。与最新的语义分割算法相比,所提算法取得了更好的分割结果。     

融合高度信息的遥感图像语义分割网络

针对遥感图像分割精度低的问题,提出一种融合高度信息的遥感图像语义分割网络。将光谱信息和高度信息进行融合,从不同的数据中提取地物的特征信息。针对卷积网络受固定感受野的限制,无法有效获取特征图上下文信息的问题,将Transformer应用到网络中建模特征图的全局相关性,增强网络的特征提取能力。为有效利用融合特征图中的信息,提出基于自注意力的解码器。通过在韦兴根和波茨坦数据集上进行实验,验证了所提网络与其它先进网络相比具有竞争力。     

基于熵增强的无监督域适应遥感图像语义分割

为了实现利用有标注源数据获得在无标注目标数据上可用的遥感图像语义分割模型,提出了一种基于熵增强的域适应端到端语义分割方法.首先,为了充分利用遥感图像多尺度信息并且减少域之间传感器分辨率带来的域偏移,采用空洞空间金字塔池化模块作为分类器;其次,为了使无标注的目标域类别正确对应,使用了两个分类器进行协同训练;将像素点预测值的信息熵当做分类置信度的度量,将其作为对抗损失的权重,从而使训练能专注于难分类的像素,降低域偏移.在ISPRS(WGII/4)2D数据集上进行实验,所提方法相对于直接使用分割模型和使用传统对抗方法,mIoU分别提高了18％和12％.实验结果表明,所提方法在遥感图像域适应语义分割表现上优于直接使用分割模型或使用传统对抗域适应分割方法.     

基于卷积神经网络的语义分割算法研究

针对语义分割中残差网络并不能完好地提取图像信息和分割效果差的问题,提出一种联合特征金字塔模型(JFP)用来融合残差网络的输出特征,并结合暗黑空间金字塔池化模型(ASPP)进一步提取特征。在解码部分应用简单的解码结构,恢复图像尺寸完成语义分割;同时引入注意力模型作为辅助语义分割网络,辅助神经网络进行训练。该方法分别在Pascal VOC 2012数据集和增强的Pascal VOC 2012数据集上对网络进行训练,并在Pascal VOC 2012的验证集上进行测试,其平均交并集之比(mIoU)分别达到了78.55%和80.14%,表明该方法具有良好的语义分割性能。     

多源特征自适应融合网络的高分遥感影像语义分割

目的 在高分辨率遥感影像语义分割任务中,仅利用可见光图像很难区分光谱特征相似的区域(如草坪和树、道路和建筑物),高程信息的引入可以显著改善分类结果。然而,可见光图像与高程数据的特征分布差异较大,简单的级联或相加的融合方式不能有效处理两种模态融合时的噪声,使得融合效果不佳。因此如何有效地融合多模态特征成为遥感语义分割的关键问题。针对这一问题,本文提出了一个多源特征自适应融合模型。方法 通过像素的目标类别以及上下文信息动态融合模态特征,减弱融合噪声影响,有效利用多模态数据的互补信息。该模型主要包含3个部分：双编码器负责提取光谱和高程模态的特征;模态自适应融合模块协同处理多模态特征,依据像素的目标类别以及上下文信息动态地利用高程信息强化光谱特征,使得网络可以针对特定的对象类别或者特定的空间位置来选择特定模态网络的特征信息;全局上下文聚合模块,从空间和通道角度进行全局上下文建模以获得更丰富的特征表示。结果 对实验结果进行定性、定量相结合的评价。定性结果中,本文算法获取的分割结果更加精细化。定量结果中,在ISPRS(International Society for Photogrammetry...     

弱监督深度语义分割网络的多源遥感影像水体检测

目的 深度语义分割网络的优良性能高度依赖于大规模和高质量的像素级标签数据。在现实任务中,收集大规模、高质量的像素级水体标签数据将耗费大量人力物力。为了减少标注工作量,本文提出使用已有的公开水体覆盖产品来创建遥感影像对应的水体标签,然而已有的公开水体覆盖产品的空间分辨率低且存在一定错误。对此,提出采用弱监督深度学习方法训练深度语义分割网络。方法 在训练阶段,将原始数据集划分为多个互不重叠的子数据集,分别训练深度语义分割网络,并将训练得到的多个深度语义分割网络协同更新标签,然后利用更新后的标签重复前述过程,重新训练深度语义分割网络,多次迭代后可以获得好的深度语义分割网络。在测试阶段,多源遥感影像经多个代表不同视角的深度语义分割网络分别预测,然后投票产生最后的水体检测结果。结果 为了验证本文方法的有效性,基于原始多源遥感影像数据创建了一个面向水体检测的多源遥感影像数据集,并与基于传统的水体指数阈值分割法和基于低质量水体标签直接学习的深度语义分割网络进行比较,交并比（intersection-over-union,IoU）分别提升了5.5%和7.2%。结论 实验结果表明,本文方法具有收敛性,并且光学影像和合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）影像的融合有助于提高水体检测性能。在使用分辨率低、噪声多的水体标签进行训练的情况下,训练所得多视角模型的水体检测精度明显优于基于传统的水体指数阈值分割法和基于低质量水体标签直接学习的深度语义分割网络。     

离散ADMM方法下像素与对象基元协同优化的遥感影像无监督语义分割

语义分割是遥感影像分析中的重要技术之一。现有的方法（如基于深度卷积神经网络的方法等）虽然在语义分割中取得了显著进展,但往往需要大量训练数据。基于图模型的马尔可夫随机场模型（Markov random field model,MRF）提出了一种不依赖训练数据的无监督语义分割思路,可以有效地刻画地物空间关系,并对地物空间分布的统计规律进行建模。但现有的MRF模型方法通常建立在基于像素或对象的单一粒度基元上,难以充分利用影像信息,语义分割效果不佳。针对上述问题,引入交替方向乘子法 （alternative direction method of multiplier,ADMM）并将其离散化,提出了一种像素与对象基元协同的MRF模型无监督语义分割方法（MRF-ADMM）。首先构建像素基元和对象基元两个概率图,其中像素基元概率图用于刻画影像的细节信息,保持语义分割的边界;对象基元概率图用于描述较大范围的空间关系,以应对遥感影像地物内部的高异质性,使分割结果中地物内部具有良好的区域完整性。在模型求解过程中,针对像素和对象基元的特点,提出了一种离散化的ADMM方法,并将其用于两种基元类别标记的传递与更新,实现像素基元细节信息和对象基元区域信息的协同优化。高分二号和航拍影像等不同数据库不同类型遥感影像的语义分割实验结果表明,相较于现有的MRF模型,提出的MRF-ADMM方法能有效地协同不同粒度基元的优点,优化语义分割结果。     

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。     

遥感图像分割中的信息割算法

提出了一种改进的信息割（MIC）算法。首先证明了信息割（IC）模型与Cauchy-Schwarz cut（CScut）等价,并通过图谱方法给出IC目标函数优化问题的最优解;其次利用 图像中像素点间的灰度和空间关联性,在IC算法的基础上提出一种MIC算法,该算法首次使用联合灰度信息和空间位置信息的Parzen窗函数来估计概率密度函数,降低了图像中灰度 变化对图像分割的影响。加噪合成图像及遥感图像分割实验结果表明MIC算法较IC算法具有更好的抗噪性能,且与图谱方法相比计算复杂度显著降低。     

Ghost引导UNet++的高分遥感影像变化检测

目的 随着遥感观测技术的飞速发展,遥感影像的分辨率越来越高,如何从高分遥感影像中有效提取具有鉴别性的特征进行地物变化检测成为一个具有挑战性的问题。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域,但面向遥感影像变化检测时仍存在图像语义或位置信息的丢失及网络参数量过大等缺陷,导致检测性能受限。为此,提出一种新型GUNet++（Ghost-UNet++）网络,用于遥感影像的精准变化检测。方法 首先,为了提取双时相遥感影像更具判别性的深度特征,设计具有多分支架构的高分辨率网络HRNet替换传统UNet++的主干网;其次,采用UNet++解码结构进行差异判别时,引入鬼影（Ghost）模块代替传统卷积模块以降低网络参量,并设计密集跳跃连接进一步加强信息传输,以减少深层位置信息的丢失;最后,设计一个集成注意力模块,将网络的多个语义层次特征进行聚合和细化,抑制语义和位置信息的丢失,进一步增强特征表征能力用于最终的精准变化检测。结果 在LEVIR-CD（LEVIR change detection data set）和Google Data Set两个公开数据集上进行实验,结果表明本文算法变化检测精度高达99.62%和99.16%,且网络参数量仅为1.93 M,与现有主流变化检测方法相比优势明显。结论 提出方法综合考虑了遥感图像中语义和位置信息对变化检测性能的影响,具有良好的特征抽取和表征能力,因此变化检测的精度和效率比现有同类方法更高。