融合半监督学习的无监督遥感影像场景分类EI北大核心CSCD

自监督学习可以不依赖样本标签对遥感影像进行特征提取,但是特征分类仍然依赖有监督方法。为了克服有监督特征分类过程的不足,实现遥感影像特征的无监督自动分类,本文提出一种融合半监督学习的无监督语义聚类方法。首先,使用自监督学习提取遥感影像特征,抽象出图像包含的高层语义信息;然后,基于特征相似度寻找每个样本最相似的近邻,使用在线聚类将相似样本聚为一类,训练一个线性分类器;最后,根据聚类结果为高置信度样本生成伪标签,构造标注样本集,使用半监督方法对模型微调。在4个公开遥感影像场景分类数据集EuroSAT、GID、AID和NWPU-RESISC45上进行验证,分类精度分别达到了94.84%、63.55%、76.42%和86.24%。本文方法结合了在线聚类和半监督学习的优点,缓解了已有方法存在的误差积累和样本利用不充分的问题,在完全不使用标注样本的情况下,充分利用自监督特征训练分类模型,对遥感影像进行场景分类,达到接近有监督学习的分类效果,具有良好的应用价值。     

高分辨率遥感影像解译中的机器学习范式

高分辨率遥感影像解译是遥感信息处理领域的研究热点之一,在遥感大数据知识挖掘与智能化分析中起着至关重要的作用,具有重要的民用和军事应用价值。传统的高分辨率遥感影像解译通常采用人工目视解译方式,费时费力且精度低。所以,如何自动、高效地实现高分辨率遥感影像解译是亟待解决的问题。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,采用机器学习方法实现高分辨率遥感影像解译已成为主流的研究方向。本文结合高分辨率遥感影像解译的典型任务,如目标检测、场景分类、语义分割、高光谱图像分类等,系统综述了5种代表性的机器学习范式。具体来说,本文分别介绍了不同机器学习范式的定义、常用方法以及代表性应用,包括全监督学习(如支持向量机、K-最近邻、决策树、随机森林、概率图模型)、半监督学习(如纯半监督学习、直推学习、主动学习)、弱监督学习(如多示例学习)、无监督学习(如聚类、主成分分析、稀疏表达)和深度学习(如堆栈自编码机、深度信念网络、卷积神经网络、生成对抗网络)。其次,深入分析五种机器学习范式的优缺点,并总结了它们在遥感影像解译中的典型应用。最后,展望了高分辨率遥感影像解译的机器学习发展方向,如小样本学习、无监督深度学习、强化学习等。     

耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式

在遥感大数据时代,遥感影像智能解译是挖掘遥感大数据价值并推动若干重大应用的关键技术,如何将知识推理和数据学习两类解译方法有机联合已成为遥感大数据智能处理的重要研究趋势。由此提出了面向遥感影像解译的遥感领域知识图谱构建与进化方法,建立了顾及遥感成像机理和地理学知识的遥感领域知识图谱。在遥感领域知识图谱支撑下,以零样本遥感影像场景分类、可解释遥感影像语义分割以及大幅面遥感影像场景图生成3个典型的遥感影像解译任务为例,研究了耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式。在零样本遥感影像场景分类实验中,所提方法在不同的可见类/不可见类比例和不同的语义表示下,都明显优于其他方法;在可解释遥感影像语义分割实验中,知识推理与深度学习的联合方法取得了最好的分类结果;在大幅面遥感影像场景图生成实验中,知识图谱引导的方法精度明显高于基准的频率统计方法。遥感知识图谱推理与深度数据学习的融合可以有效提升遥感影像的解译性能。     

面向多源异质遥感影像地物分类的自监督预训练方法

近年来,深度学习改变了遥感图像处理的方法。由于标注高质量样本费时费力,标签样本数量不足的现实问题会严重影响深层神经网络模型的性能。为解决这一突出矛盾,本文提出了用于多源异质遥感影像地物分类的自监督预训练和微调分类方案,旨在缓解模型对于标签样本的严重依赖。具体来讲,生成式自监督学习模型由非对称的编码器-解码器结构组成,其中深度编码器从多源遥感数据中学习高阶关键特征,任务特定的解码器用于重建原始遥感影像。为提升特性表示能力,交叉注意力机制模型用于融合异源特征中的信息,进而从多源异质遥感影像中学习更多的互补信息。在微调分类阶段,预训练好的编码器作为无监督特征提取器,基于Transformer结构的轻量级分类器将学习到的特征与光谱信息结合并用于地物分类。这种自监督预训练方案能够从多源异质遥感影像中学习到刻画原始数据的高级关键特征,并且此过程不需要任何人工标注信息,从而缓解了对标签样本的依赖。与现有的分类范式相比,本文提出的自监督预训练和微调方案在多源遥感影像地物分类中能够取得更优的分类结果。     

深度学习遥感影像解译技术在耕地保护中的应用

耕地保护事关国家粮食安全、生态安全和社会稳定,是国计民生的头等大事。深度学习技术在海量数据分析领域的广泛应用,为高效、精准的遥感影像解译提供了技术基础。本文研究了基于深度学习的遥感影像解译技术,利用遥感影像数据和对应的矢量数据构建了可供训练的解译样本库,并提出了一种基于深度残差网络结构的解译模型。通过试验证明了该模型的实用性,实现了对试验区域主要地类面积的变化监测,对比多期影像解译结果和增减挂钩等业务数据,验证了耕地复垦的实施情况。结果表明,深度学习遥感影像解译技术在耕地保护领域有较广泛的应用前景。     

高分辨率遥感影像智能解译研究进展与趋势

遥感影像解译是一个不断发展的研究方向,随着日新月异的遥感应用需求、高分辨率遥感数据的快速发展、地理知识的日积月累、以及人工智能技术的发展,亟需发展自动化、智能化的遥感影像解译技术。本文针对遥感影像智能解译,首先从遥感影像解译单元、分类方法、解译认知3个方面阐述遥感影像解译的研究进展,然后提出了面向地理场景的 “地理知识图谱构建—深度学习模型构建—地理知识图谱与深度学习模型协同的遥感影像语义分类”遥感影像智能解译总体框架,并给出初步试验成果,最后对智能解译的重要发展趋势予以展望,以期拓展遥感影像智能解译研究的思路与方法,提高遥感影像智能解译的精细程度和智能化水平,使智能解译具备地理空间理解能力,推动“数据—信息—知识—智能”的深度转化。     

影像解译中的深度学习可解释性分析方法

深度学习的迅速发展极大地推进了多种图像解译任务的精度提升,然而深度学习网络模型的“黑箱”性质让使用者难以理解其决策机理,这不仅不利于模型结构优化和安全增强等,还会极大地增加训练调参成本。对此,本文围绕影像智能解译任务,对深度学习可解释性国内外研究进展进行了综合评述与对比分析。首先,将当前可解释性分析方法分为激活值最大化分析法、代理模型分析方法、归因分析法、扰动分析法、类激活图分析法及样例分析法等6类方法,并对方法的原理、侧重点及优缺点进行了回顾。其次,对8种衡量各类分析方法所提供解释的可靠性的评估指标进行了回顾,并梳理了当前公开可用的可解释性开源算法库。在当前开源算法库的基础上,以遥感影像智能解译任务中的可解释性分析为例,验证了当前深度学习可解释性方法对遥感影像的适用性;试验结果表明当前可解释性方法在遥感解译中还存在一定的局限性。最后,总结了现有基于自然影像的可解释性算法在遥感影像解译分析中存在的问题,并展望了设计面向遥感影像特性的可解释性分析方法的发展前景,旨在为相关研究者提供参考,推动面向遥感影像解译的可解释性方法研究,从而为深度学习技术在遥感影像解译任务中的应用提供可靠的理论支持与算法设计指导。     

高光谱遥感影像半监督分类研究进展

随着高光谱遥感技术的迅猛发展和应用需求的不断增加,高光谱遥感影像分类成为领域的研究热点。尽管监督学习已在高光谱遥感影像分类中取得了不错的效果,但在许多情况下,获取大规模标记样本来训练监督分类算法是困难和昂贵的。因此,利用半监督分类技术对高光谱遥感影像精准分类是一项重要的研究内容。本文首先简要介绍了高光谱遥感影像发展现状和部分应用场景。其次,本文对近年来高光谱遥感影像半监督分类研究的进展进行了综述,着重讨论了低密度分割法、生成式模型、基于分歧（差异）的方法和基于图的方法四种典型半监督分类方法的关键技术和优劣。最后,进一步讨论了半监督分类技术的潜力,为今后研究工作的优化提供思路。     

智能遥感深度学习框架与模型设计EI北大核心CSCD

近年来,随着遥感技术的快速发展,遥感对地观测数据获取量与日俱增。在对海量遥感数据的特征提取与表征上,基于深度学习的智能遥感影像解译技术展现出了显著优势。然而,遥感影像智能处理框架和信息服务能力还相对滞后,开源的深度学习框架与模型尚不能满足遥感智能处理的需求。在分析现有深度学习框架和模型的基础上,针对遥感影像幅面大、尺度变化大、数据通道多等问题,本文设计了嵌入遥感特性的专用深度学习框架,并重点讨论了其构建方法,以及地物分类任务的初步试验结果等。本文提出的智能遥感解译框架架构将为构建具备多维时空谱遥感特性的深度学习框架与模型提供有力支撑。     

遥感影像智能解译样本库现状与研究

我国遥感对地观测等项目顺利实施,获取了大量时效性强、覆盖范围广、信息量丰富的遥感数据.但遥感影像智能化自动处理技术发展仍相对滞后,无法满足区域/全球大范围地物信息快速提取的需求.近年来,人们利用深度学习技术显著提高了影像特征提取成效,但由于所使用的深度学习样本数量和类型有限,对于多源遥感影像的自动解译能力仍然不足.本文面向大范围多源遥感影像地物信息智能解译需求,在分析现有样本集现状及问题的基础上,研究提出遥感影像智能解译样本库设计方案,并在此基础上设计了基于互联网的样本协同采集与共享服务框架.本文将为多源遥感影像样本库建设提供参考,为大范围遥感影像智能解译提供支持.     

基于自主学习的地图学PBL教学方法研究

研究在地图学课程教学过程中,将传统教学方法和PBL教学方法相结合,设计以任务为驱动的自主学习环节,并通过实证分析学牛对不同教学方法的接受程度、在PBL教学方法中所存在问题以及适宜于PBL教学模式的考评方式.研究表明,地图学教学应改变原有的教学模式,在传统教学模式的基础上,结合PBL教学方法逐步开展.     

Computer-assisted teaching and learning in photogrammetry

The advanced personal computer models, new storage media such as CD-ROMs, new authoring tools and especially the Internet will influence the production of learning software for photogrammetry. Some examples of learning programs are presented, including experience from the development and use of these programs in the education of land surveyors. They demonstrate the progress made over the years as well as the potential and possibilities of computer-assisted teaching and learning in photogrammetry.     

多尺度字典学习的高光谱图像压缩算法

结合小波变换及字典学习提出了一种针对高光谱图像的压缩算法。该算法首先通过小波变换构建多尺度样本集,在小波域使用K-均值奇异值分解(K-SVD)方法学习得到原子尺寸不同的多尺度字典,然后在稀疏表示的过程中,定义一个原子使用频次筛选因子,通过统计局部最优波段稀疏表示时原子使用情况,结合筛选因子对字典原子进行优化筛选,使用精简后的字典对其余波段进行稀疏求解,最后针对不同尺度的表示系数采用自适应的量化编码。实验结果表明,与目前常用的3D-SPIHT和其他的多尺度字典学习算法相比,本文算法在中低比特率下,具有更好的重建性能。     

Local motion simulation using deep reinforcement learning

Traditional local motion simulation focuses largely on avoiding collisions in the next frame. However, due to its lack of forward looking, the global trajectory of agents usually seems unreasonable. As a method of optimizing the overall reward, deep reinforcement learning (DRL) can better correct the problems that exist in the traditional local motion simulation method. In this article, we propose a local motion simulation method integrating optimal reciprocal collision avoidance (ORCA) and DRL, referred to as ORCA‐DRL. The main idea of ORCA‐DRL is to perform local collision avoidance detection via ORCA and smooth the trajectory at the same time via DRL. We use a deep neural network (DNN) as the state‐to‐action mapping function, where the state information is detected by virtual visual sensors and the action space includes two continuous spaces: speed and direction. To improve data utilization and speed up the training process, we use the proximal policy optimization based on the actor–critic (AC) framework to update the DNN parameters. Three scenes (circle, hallway, and crossing) are designed to evaluate the performance of ORCA‐DRL. The results reveal that, compared with the ORCA, our proposed ORCA‐DRL method can: (a) reduce the total number of frames, leading to less time for agents to reach their destination; and (b) effectively avoid local optima, evidenced by smoothed global trajectories.     

A deep learning approach for rooftop geocoding

Geocoding has become a routine task for many research investigations to conduct spatial analysis. However, the output quality of geocoding systems is found to impact the conclusions of subsequent studies that employ this workflow. The published development of geocoding systems has been limited to the same set of interpolation methods and reference data sets for quite some time. We introduce a novel geocoding approach utilizing object detection on remotely sensed imagery based on a deep learning framework to generate rooftop geocoding output. This allows geocoding systems to use and output exact building locations without employing typical geocoding interpolation methods or being completely limited by the availability of reference data sets. The utility of the proposed approach is demonstrated over a sample of 22,481 addresses resulting in significant spatial error reduction and match rates comparable to typical geocoding methods. For different land‐use types, our approach performs better on low‐density residential and commercial addresses than on high‐density residential addresses. With appropriate model setup and training, the proposed approach can be extended to search different object locations and to generate new address and point‐of‐interest reference data sets.     

双分支网络架构下的图像相似度学习

图像相似度学习是指通过网络学习图像内容信息来预测两张图像是否匹配。迄今为止，基于卷积神经网络改进的变体网络有效提升了学习效率，但由于提取特征比较单一无法准确描述图像特征，导致相似度学习效率较低。为此，本文提出一种基于卷积神经网络结构的双分支网络。该网络为左右分支网络结构相同，但权值不共享，网络输入为双分支输入。首先由左右分支网络分别提取单通道图像特征；然后通过特征融合层进行特征融合；最后将融合特征直接输入全连接层进行相似度学习，既改善了提取的图像特征多样性，又加快了模型训练速度。在实验室工业相机拍摄的芯片卡槽图像数据集上进行对比试验，结果表明，相比其他模型，本文提出的模型具有较强的网络学习能力和模型泛化能力，准确率高达97.96%。     

深度学习赋能地图制图的若干思考

地图制图学包含地图制作与地图应用两大任务,分别与人工智能技术有不解之缘.经历了符号主义智能表达的地图制图专家系统、行为主义智能表达的空间优化决策后,地图制图面临与连接主义下的深度学习的结合,以提升地图制图的智能化水平.本文针对"深度学习+地图制图"命题讨论了3个问题.一是从深度学习方法与地图空间问题解答策略思想的一致性,基于梯度下降、局部相关、特征降维和非线性化性质,回答了两者结合的可行性;二是从地图学独特的学科特点和技术环境分析了两者结合面临的挑战,涉及地图数据组织的非规范性、样本建立的专业需求、几何与地理特征的融合,以及地图固有的空间尺度性;三是分别讨论了地图制作与地图应用融入深度学习的切入点和具体方法.     

基于项目教学法的测绘软件设计与开发教学模式综合改革

传统的以知识传授为主、以教师为中心的课程教学模式已不能满足当前教育的需求,必须向以能力培养为主、以学生为中心转变。"测绘软件设计与开发"课程采用项目教学法和团队的学习组织方式,基于课程能力目标进行项目任务设计,围绕项目开展教师"教"、学生"学"的设计和学习成果的形成性评价方案设计,依据设计组织课程教与学的实施,基于课程能力评价进行课程持续改进,达到课程教学的闭循环。在课程实施过程中,实现以教为主向以学为主的转变,以课堂学习为主向课内外学习相结合的转变,以结果评价为主向过程与结果评价相结合的转变,以评价教师的教为主向以评价学生的学为主的转变。     

Satellite selection with an end-to-end deep learning network

Benefiting from multi-constellation Global Navigation Satellite Systems (GNSS), more and more visible satellites can be used to improve user positioning performance. However, due to limited tracking receiver channels and power consumption, and other issues, it may be not possible, or desirable, to use all satellites in view for positioning. The optimal subset is generally selected from all possible satellite combinations to minimize either Geometric Dilution of Precision (GDOP) or weighted GDOP (WGDOP). However, this brute force approach is difficult to implement in real-time applications due to the time- and power-consuming calculation of the DOP values. As an alternative to a brute force satellite selection procedure, the authors propose an end-to-end deep learning network for satellite selection based on the PointNet and VoxelNet networks. The satellite selection is converted to a satellite segmentation problem, with specified input channel for each satellite and two class labels, one for selected satellites and the other for those not selected. The aim of the satellite segmentation is that a fixed number of satellites with the minimum GDOP/WGDOP value can be segmented from any feeding order of input satellites. To validate the proposed satellite segmentation network, training and test data from 220 IGS stations tracking GPS and GLONASS satellites were used. The segmentation performance using different architectures and representations of input channels, including receiver-to-satellite unit vector and elevation and azimuth, were compared. It was found that the input channel with elevation and azimuth can achieve better performance than using the receiver-to-satellite unit vector, and an architecture with stacked feature encoding (FE) layers has better satellite segmentation performance than one without stacked FE layers. In addition, the models with GDOP and WGDOP criteria for selecting 9 and 12 satellites were trained. It was demonstrated that the satellite segmentation network was about 90 times faster than using the brute force approach. Furthermore, all the trained models can effectively select the satellites making the most contribution to the desired GDOP/WGDOP value. Approximately 99% of the tests had GDOP and WGDOP value differences smaller than 0.03 and 0.2, respectively, between the predicted subset and the optimal subset.