卷积神经网络迁移的高分影像场景分类学习

针对基于人工提取特征的传统分类方法无法有效表达高空间分辨率遥感影像高层语义信息,且需要大量高质量训练数据,而带标签样本数据匮乏的问题。迁移学习运用已有知识对不同但相关领域问题进行求解,可有效解决目标领域中仅有少量标签样本数据的学习问题。该文提出利用迁移学习,基于卷积神经网络的深度学习模型进行高分影像场景分类。首先,基于Image Net预训练的卷积神经网络Inception-v3模型提取高分影像数据的特征向量;然后,将特征向量作为输入数据训练一个新的单层全连接神经网络,经少量带标签影像场景数据训练后得到最终分类结果。该方法在UC Merced、AID和Wuhan 7类场景影像数据集上分别取得99%、93.3%和96.6%的准确率,相比已有方法,有效提高高分影像场景分类精度,同时说明知识迁移在高分影像场景分类领域的可行性。     

卷积神经网络迁移的高分影像场景分类学习

针对基于人工提取特征的传统分类方法无法有效表达高空间分辨率遥感影像高层语义信息,且需要大量高质量训练数据,而带标签样本数据匮乏的问题。迁移学习运用已有知识对不同但相关领域问题进行求解,可有效解决目标领域中仅有少量标签样本数据的学习问题。该文提出利用迁移学习,基于卷积神经网络的深度学习模型进行高分影像场景分类。首先,基于Image Net预训练的卷积神经网络Inception-v3模型提取高分影像数据的特征向量;然后,将特征向量作为输入数据训练一个新的单层全连接神经网络,经少量带标签影像场景数据训练后得到最终分类结果。该方法在UC Merced、AID和Wuhan 7类场景影像数据集上分别取得99%、93.3%和96.6%的准确率,相比已有方法,有效提高高分影像场景分类精度,同时说明知识迁移在高分影像场景分类领域的可行性。     

卷积神经网络迁移的高分影像场景分类学习

针对基于人工提取特征的传统分类方法无法有效表达高空间分辨率遥感影像高层语义信息,且需要大量高质量训练数据,而带标签样本数据匮乏的问题。迁移学习运用已有知识对不同但相关领域问题进行求解,可有效解决目标领域中仅有少量标签样本数据的学习问题。该文提出利用迁移学习,基于卷积神经网络的深度学习模型进行高分影像场景分类。首先,基于Image Net预训练的卷积神经网络Inception-v3模型提取高分影像数据的特征向量;然后,将特征向量作为输入数据训练一个新的单层全连接神经网络,经少量带标签影像场景数据训练后得到最终分类结果。该方法在UC Merced、AID和Wuhan 7类场景影像数据集上分别取得99%、93.3%和96.6%的准确率,相比已有方法,有效提高高分影像场景分类精度,同时说明知识迁移在高分影像场景分类领域的可行性。     

卷积神经网络迁移的高分影像场景分类学习

针对基于人工提取特征的传统分类方法无法有效表达高空间分辨率遥感影像高层语义信息,且需要大量高质量训练数据,而带标签样本数据匮乏的问题。迁移学习运用已有知识对不同但相关领域问题进行求解,可有效解决目标领域中仅有少量标签样本数据的学习问题。该文提出利用迁移学习,基于卷积神经网络的深度学习模型进行高分影像场景分类。首先,基于ImageNet预训练的卷积神经网络Inception-v3模型提取高分影像数据的特征向量;然后,将特征向量作为输入数据训练一个新的单层全连接神经网络,经少量带标签影像场景数据训练后得到最终分类结果。该方法在UC Merced、AID和Wuhan 7类场景影像数据集上分别取得99%、93.3%和96.6%的准确率,相比已有方法,有效提高高分影像场景分类精度,同时说明知识迁移在高分影像场景分类领域的可行性。     

高光谱影像分类的深度少样例学习方法

针对高光谱影像分类面临的小样本问题,提出了一种深度少样例学习算法,该算法在训练过程中通过模拟小样本分类的情况来训练深度三维卷积神经网络提取特征,其提取得到的特征具有较小类内间距和较大的类间间距,更适合小样本分类问题,且能用于不同的高光谱数据,具有更好的泛化能力。利用训练好的模型提取目标数据集的特征,然后结合最近邻分类器和支持向量机分类器进行监督分类。利用Pavia大学、Indian Pines和Salinas 3组高光谱影像数据进行分类试验,试验结果表明,该算法能够在训练样本较少的情况下（每类地物仅选取5个标记样本作为训练样本）取得优于传统半监督分类方法的分类精度。     

联合卷积神经网络与集成学习的遥感影像场景分类

针对人工设计的中、低层特征难以实现复杂场景影像的高精度分类以及卷积神经网络依赖大量训练数据等问题，结合迁移学习与集成学习，提出了一种联合卷积神经网络与集成学习的遥感影像场景分类算法。首先基于迁移学习的思想，利用在自然影像数据集上训练好的多个深层卷积神经网络模型作为特征提取器，提取图像多个高度抽象的语义特征；然后构建由Logistic回归和支持向量机组成的Stacking集成模型，对同一图像的多个特征分别训练Logistic模型，将预测概率结果融合构建概率特征；最后利用支持向量机对概率特征训练和预测，得到场景影像的分类结果。利用UCMerced_LandUse和NWPU-RESISC 45两种不同规模的遥感影像数据集进行试验，即使在只有10%的数据作为训练样本情况下，本文方法能够分别达到90.74%和87.21%的分类精度。     

高分辨率遥感影像语义分割的半监督全卷积网络法

在遥感领域,利用大量的标签影像数据来监督训练全卷积网络,实现影像语义分割的方法会导致标签绘制成本昂贵,而少量标签数据的使用会导致网络性能下降。针对这一问题,本文提出了一种基于半监督全卷积网络的高分辨率遥感影像语义分割方法。通过采用一种集成预测技术,同时优化有标签样本上的标准监督分类损失及无标签数据上的非监督一致性损失,来训练端到端的语义分割网络。为验证方法的有效性,分别使用ISPRS提供的德国Vaihingen地区无人机影像数据集及国产高分一号卫星影像数据进行试验。试验结果表明,与传统方法相比,无标签数据的引入可有效提升语义分割网络的分类精度并可有效降低有标签数据过少对网络学习性能的影响。     

高分辨率遥感影像深度迁移可变形卷积的场景分类法

近年来基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感影像场景分类成为广泛关注的焦点.由于现有深度卷积神经网络对遥感场景影像的几何形变不具有稳健性,本文提出了一种基于深度迁移可变形卷积神经网络(DTDCNN)的场景分类方法.该方法先利用大型自然场景数据集ImageNet上训练的深度模型提取遥感影像的深度特征,然后引入可变形卷积层,进一步学习对遥感场景的几何形变具有稳健性的深度特征.结果表明:增加可变形卷积后,DTDCNN在AID、UC-Merced和NWPU-RESISC45数据集上的精度分别提高了4.25％、1.9％ 和4.83％.该方法通过对场景中不同目标进行感受野自适应调整,增强了空间采样位置能力,有效提高了遥感场景分类的精度.     

利用PSP Net实现湖北省遥感影像土地覆盖分类

提出了一种基于金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing net,PSP Net)的深度学习算法。以湖北省遥感影像为实验数据,借助PSP Net的上下文场景解析能力,研究湖北省30 m分辨率的土地覆盖。实验使用了湖北省Landsat卫星影像中507景900×600像素的标准分幅影像,通过预处理生成了适用于深度学习的样本集。选择其中300景为样本,包括训练集240个、预测集44个和验证集16个。使用快速特征嵌入卷积结构(convolutional architecture for fast feature embedding,CAFFE)下的PSP Net模型对样本数据进行训练,设置了10×10-10的学习率,选择了第100万次的训练模型,很好地防止了数据的过拟合。通过模型的泛化和样本的泛化与迭代,对湖北省2000年、2005年、2010年3期的Landsat卫星影像土地覆盖进行分类,分类精度分别达到82.2%、83.4%和83.7%。研究结果表明,基于PSP Net的深度学习算法可以快速、有效和精确地实现大范围的遥感影像土地覆盖分类。     

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。