级联卷积神经网络的遥感影像飞机目标检测

传统遥感影像飞机目标检测算法依赖于人工设计特征，对大范围复杂场景和多尺度的飞机目标稳健性较差，基于深层卷积神经网络的目标检测算法通常难以有效应对大幅影像的目标搜索和弱小目标检测问题，针对上述问题，本文提出了一种基于级联卷积神经网络的遥感影像飞机目标检测算法。首先根据全卷积神经网络能够支持输入任意大小图像的特点，采用小尺度浅层全卷积神经网络对整幅影像进行遍历和搜索，快速获取疑似飞机目标作为兴趣区域，然后利用较深层的卷积神经网络对兴趣区域进行更精确的目标分类与定位。为提高卷积神经网络对地物目标的辨识能力，在卷积层中引入多层感知器，并在训练过程中采取多任务学习与离线难分样本挖掘的策略；在测试阶段，建立影像金字塔进行多级搜索，并结合非极大值抑制消除冗余窗口，从而实现由粗到精的飞机目标检测与识别。对多个数据集下多种复杂场景的遥感影像进行测试，结果表明，本文方法具有较高的准确性和较强的稳健性，可为大幅遥感影像的飞机目标检测问题提供一个快速高效的解决方案。     

基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像目标检测方法研究EI北大核心CSCD

高分辨率遥感影像目标检测作为高分对地观测系统中影像信息自动提取及分析理解的重要内容,对高分对地观测系统应用价值的发挥具有重要影响。卷积神经网络作为最热门的深度学习模型,由于其可以根据海量数据和标注自行进行有效图像特征提取和学习,在训练数据充足的情况下,模型具有良好的泛化能力,能够在复杂多变的条件下依然保持良好的稳健性和普适性。因此,基于卷积神经网络的目标检测架构被相继提出,但现有网络架构多是针对自然图像设计的,相对于自然图像,高分辨率遥感影像存在背景更加复杂、目标尺度更小、同类目标尺度变化更大和影像尺寸更大等特点;将这些网络架构直接用于高分辨率遥感影像目标检测会存在网络目标建议框尺度不匹配,待检影像相对于网络输入过大,以及缺乏训练数据等问题。针对上述问题,论文系统性地开展基于卷积神经网络的高分辨遥感影像目标检测方法研究。主要研究内容如下。     

卷积神经网络在高分遥感影像分类中的应用

针对目前应用于高分辨率遥感影像分类的常用算法,其精度已无法满足大数据环境下的分类要求的问题,该文提出了卷积神经网络分类算法。卷积神经网络模型降低了因图像平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形而引起的误差。在大数据环境下,采用卷积神经网络算法对高分辨率遥感影像进行分类,避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度,提高了分类精度。通过实验比对分析,证明了卷积神经网络在高分辨率遥感影像分类中的可行性及精度优势,对遥感图像处理领域等相关工作提供了参考价值。     

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。     

顾及空间信息与全卷积神经网络的高分辨率遥感影像分类方法

针对高空间分辨率遥感影像分类中存在的特征选择困难和空间信息缺乏等问题,提出一种顾及空间信息与全卷积神经网络(fully convolutional network,FCN)的高分辨率遥感影像分类方法。该方法综合利用遥感影像的光谱信息与高程信息,首先,使用改进的全卷积神经网络逐层学习得到从底层到高层的特征映射;然后,利用Softmax分类器获得分类概率图;最后,将分类概率图和待分类影像同时输入条件随机场以强化空间信息约束,得到最终的分类结果。实验表明,该方法能有效提升高分辨率遥感影像的分类精度,减少分类噪声,在主观视觉效果和客观定量指标上均优于全卷积神经网络方法以及K近邻和支持向量机等传统分类方法,同时证明了数字表面模型用于高分辨率遥感影像分类的优势。     

基于卷积神经网络模型Faster R-CNN的遥感影像目标识别研究

目标识别是遥感高分辨率影像时代的重要应用方向。采用深度卷积神经网络对遥感影像学习训练,能够从遥感影像中自动提取出多个具有代表性的典型地物特征以及特征组合,并应用于多变而复杂的遥感影像数据中进行目标分类识别。本研究选用NWPU VHR-10数据应用于Faster R-CNN卷积神经网络模型中,并采用MAP进行评价,研究中得到了较好的检测精度,证明在遥感影像数据中采用深度卷积神经网络进行目标识别有着广阔的应用前景。     

利用多尺度特征与深度网络对遥感影像进行场景分类

针对因样本量小而导致的遥感图像场景分类精度不高的问题,结合非下采样Contourlet变换(NSCT)、深度卷积神经网络(DCNN)和多核支持向量机(MKSVM),提出了一种基于多尺度深度卷积神经网络(MS-DCNN)的遥感图像场景分类方法。首先利用非下采样Contourlet变换方法对遥感图像多尺度分解,然后对分解后的高频子带和低频子带分别用DCNN训练得到了不同尺度的图像特征,最后采用MKSVM综合多尺度特征并实现遥感图像场景分类。对标准遥感图像分类数据集的试验结果表明,本算法能够结合低频和高频子带对不同类别场景的识别优势,对遥感图像场景取得较好的分类结果。     

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.     

基于模板卷积匹配的无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别方法

遥感影像可用于城市土地规划、地质灾害勘察、监测环境污染等,其应用范围极广,为更加准确地从遥感影像内获取信息,提出基于模板卷积匹配的无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别方法。该方法利用无人机搭载遥感影像摄像头采集目标区域遥感影像后,使用暗通道假设法还原无人机遥感影像色彩,再通过判断无人机遥感影像几何特征和灰度特征,获得用户感觉兴趣区域,并生成无人机遥感影像用户感觉兴趣区域模板图像;将该模板图像作为输入,利用卷积神经网络输出无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别结果。实验结果表明：该方法具备较好的无人机遥感影像色彩还原能力,可有效提取遥感影像中用户感觉兴趣区域,且识别遥感影像中用户感觉兴趣区域精度较高。     

改进的残差3D-CNN的高光谱遥感影像分类

针对高光谱遥感影像分类中空间特征和光谱特征利用率低问题，该文综合三维卷积神经网络、谷歌神经网络和残差神经网络的优势，提出融合改进Inception模块的残差三维卷积神经网络高光谱遥感影像分类方法。改进后的Inception模块包括4条不同的卷积层分支，用以提取蕴涵在高光谱遥感影像中多尺度的特征；利用了3D卷积核代替2D卷积核能直接同时提取高光谱遥感影像中更丰富的空-谱特征；通过残差结构连接分支提取特征缓解了梯度消失的问题，提取更深层次的特征。实验表明，该文算法不仅提高了条状和线状地物区域的边缘分类准确率，对小目标的分类能力也得到了增强。     

基于CNN-DW的遥感图像分类检索方法

针对传统图像检索方法存在的检索范围过大、检索效率低下的问题,提出了一种基于卷积神经网络和距离权重的图像检索方法(CNN-DW),该方法可以从海量遥感图像中检索出与查询图像具有相似或相同特征的检索图像,图像检索试验表明:CNN-DW检索法较传统卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)检索法的分类检索效果有显著提升,仅需要更少数量的训练集就能达到良好的检索效果,可在遥感图像分类检索工作中予以合理运用.     

基于立体补偿的遥感立体像对压缩方法

提出研究遥感立体像对的压缩问题。主要讨论了左右影像的视差补偿和辐射补偿。针对遥感立体像对视差分布不均以及左右影像存在辐射差的特点,提出了一种基于立体补偿的遥感立体像对压缩算法。该算法以左片为基准图像,采用自适应视差估计计算出右片的视差矢量,结合辐射校正和重叠块视差补偿技术得到平滑的右片的预测图像,以右片减去预测图像得到残差图像,然后采用小波压缩算法对残差图像进行压缩。实验结果表明,该算法能显著提高遥感立体像对的压缩性能。     

高分辨率遥感影像场景变化检测的相似度方法北大核心CSCD

针对传统高分辨率遥感影像场景变化检测流程复杂且严重依赖分类结果的问题,本文提出了一种顾及场景全局与局部相似性的变化检测方法。首先,将同一区域两个时相的遥感影像裁切成固定尺寸的图像块,构造场景对图像库,并划分为训练集和测试集;其次,构建融合场景全局与局部相似性的双分支卷积神经网络,实现场景相似度学习;然后,利用训练的相似度学习网络提取训练集场景相似度,并通过阈值遍历的方法得到最佳的相似度阈值;最后,基于相似度阈值将测试集场景对划分为变化场景和未变化场景,得到最终的变化检测结果。试验结果表明,本文方法的总体精度为0.94,Kappa系数为0.88,优于传统的分类后变化检测方法,是一种简单有效的场景变化检测方法。     

遥感影像目标的尺度特征卷积神经网络识别法

高分辨率遥感影像的目标检测与识别，是高分对地观测系统中影像信息自动提取及分析理解的重要内容。针对传统影像目标检测与识别算法中人工设计特征稳健性与普适性差的问题，本文提出基于高分辨率遥感影像目标尺度特征的卷积神经网络检测与识别方法。首先通过统计遥感影像目标的尺度范围，获得卷积神经网络训练与测试过程中目标感兴趣区域合适的尺度大小。然后根据目标感兴趣区域合适的尺度，提出基于高分辨率遥感影像目标尺度特征的卷积神经网络检测与识别架构。通过WHU-RSone数据集对本文卷积神经网络架构与Faster-RCNN架构对比测试验证。试验结果表明，本文架构ZF模型和本文架构VGG-16模型的mean average precision （mAP）分别比Faster-RCNN ZF模型和Faster-RCNN VGG-16模型提高8.17%和8.31%，本文卷积神经网络架构可获得良好的影像目标检测与识别效果。     

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。     

一阶高斯方向可调滤波器引导的多源卫星遥感影像配准方法

针对多源遥感影像间由于存在显著的非线性辐射差异,导致影像配准困难的问题,提出了一种由一阶高斯方向可调滤波器引导的多源影像配准方法。首先,基于影像自带的几何参考信息,计算出参考影像与待配准影像在像方空间的重叠区域,以参考影像面为基准对重叠区域进行均匀分块,通过有理函数模型和数字高程模型计算对应的待配准影像块,建立仿射变换模型对待配准影像块进行几何校正,实现局部影像间的粗配准;然后,在特征检测方面,构造了分块均匀检查策略改进的抗聚簇加速分割测试特征,获取大量分布均匀的特征点,对于特征描述,构造了一组多尺度、多方向的一阶高斯方向可调滤波器对影像卷积,通过对卷积结果进行池化以实现特征降维,得到多源一致的特征描述;最后,基于最近邻原则进行特征匹配,通过剔除误匹配得到高精度同名点对,进一步基于有理函数模型进行平差计算,校准待配准影像的有理多项式系数并对影像进行几何纠正,实现影像间的精配准。基于多组星载多源遥感影像的实验结果表明,所提方法在多时相光学数据、光学-红外数据上的配准精度优于1像素,在光学-合成孔径雷达数据上的配准精度优于1.5像素;计算效率方面,相比于现有同类方法提高1倍以上。     

遥感影像要素提取的可变结构卷积神经网络方法

针对利用经典卷积神经网络提取遥感影像地物要素的方法中,模型容量受既定网络固有结构的限制而难以得到良好提取效果的问题,提出利用可变结构卷积神经网络的遥感影像要素提取方法。该方法将结构搜索与权重求解过程统一,在定义卷积神经网络架构的基础上将其中的关键结构作为变量,并以要素提取精度指标作为目标函数,利用遗传算法求解网络结构,最后以该网络为模型提取遥感影像中的目标要素。相关试验表明,可变结构卷积神经网络具备灵活的模型容量,对遥感影像中目标要素的提取效果良好。     

基于密集卷积神经网络的遥感影像超分辨率重建

针对传统遥感影像超分辨率重建方法依赖同一场景多时相图像序列且需预先配准等缺点,本文提出了一种基于密集卷积神经网络的遥感影像超分辨率重建的方法。该网络直接将低分辨率遥感影像作为网络的初始输入,通过密集卷积神经网络学习影像的高阶表示,获得更具有表达能力的深层特征;同时,在网络中采用并行的1×1卷积滤波器结构,通过该结构减少模型参数;在重建网络中使用亚像素卷积可以更快地实现特征图的重建。在UCMerced_LandUse公共数据集上的实验表明:本文的网络模型提升了传统深度网络的影像重建性能,增强了重建图像的纹理细节并改善影像边缘失真,提升了重建影像的性能。     

卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索

针对卷积神经网络的特征表达方法难以满足大规模遥感图像检索需要的问题,该文将卷积层特征和全连接层特征进行联合,提出一种基于卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索方法。该方法提取不同卷积层特征作为图像的局部特征,提取全连接层特征作为感兴趣区域,并对二者进行跨层整合得到新的图像特征并应用于图像检索。实验结果表明,与利用单一的全连接层或者卷积层特征以及传统的经典检索方法相比,该方法取得了很好的检索结果,能够更好地保留图像的全局信息和空间结构信息,提高遥感图像检索的性能。     

基于CNN-GCN双流网络的高分辨率遥感影像场景分类

高分辨率遥感影像具有复杂的几何结构和空间布局,传统的卷积神经网络的方法仅能提取场景图像中的全局特征,忽略了上下文的关系,导致特征的表达能力受限,制约了分类精度提高。针对此问题,本文提出一个面向高分辨率遥感影像场景分类的CNN-GCN双流网络,该算法包含CNN流和GCN流两个模块。CNN流基于预训练DenseNet-121网络提取高分影像的全局特征;而GCN流采用由预训练VGGNet-16网络得到的卷积特征图构建邻接图,再通过GCN模型提取高分影像的上下文特征。最后,通过加权级联的方式有效地融合全局特征和上下文特征并利用线性分类器实现分类。本文选取AID、RSSCN7和NWPU-RESISC45共3个具有挑战性的数据集进行实验,得到的最高分类精度分别是97.14%、95.46%和94.12%,结果表明本文算法能够有效地表征场景并取得具有竞争力的分类结果。