基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感影像场景分类

场景分类对于高分辨率遥感影像的理解和信息提取具有重要意义。传统方法利用低、中级或语义特征来对影像的场景进行判别,但是针对高分影像涵盖的细节多、类别复杂等特点,中低层特征无法对影像语义进行准确描述。本文提出了一种基于深度卷积神经网络DCNN场景分类模型。首先利用卷积层对影像的纹理、颜色等低阶特征进行提取,然后利用池化层对重要特征进行筛选,最后将提取到的特征进行组合,形成高阶语义特征,利用高阶语义特征对高分影像进行场景分类。为了解决模型的过拟合问题,使用了数据增广、正则化及Dropout提高模型的泛化能力。本文方法在UC Merced-21取得了91.33%的准确率,相比于传统方法,有效地提高了分类精度,同时证明了深度卷积神经网络在遥感影像分类领域优越性。     

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。     

深度学习农作物分类的弱样本适用性

基于大数据驱动的深度学习挖掘图像数据的规律和层次已成为遥感影像解译的研究热点。海量标签样本是训练深度学习模型的前提条件,但成本昂贵的人工标记样本限制了深度学习技术在遥感领域的应用。本文提出了一种基于弱样本的深度学习模型农作物分类策略：以GF-1影像为数据源,将传统分类器SVM分类结果视为弱样本,训练深度卷积网络模型DCNN (Deep Convolutional Neural Networks),获取辽宁省水稻和玉米的空间分布,分析弱样本的适用性。结果显示：测试集总体精度达到0.90,水稻和玉米F1分数分别为0.81和0.90;在不同地形地貌、复杂种植结构的农业景观下均表现出良好的分类效果;与SVM结果的空间一致性为0.90;当弱样本最大面积误差比例小于0.36时,弱样本仍适用于DCNN作物分类,结果的总体精度保持在0.86以上。综上,该策略一定程度上消除了深度学习模型对大量人工标记样本高度依赖的局限性,为实现大尺度农作物遥感分类提供了一种新途径。     

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。     

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。     

基于深度学习的遥感影像识别国内研究进展

基于中国知网中关于深度学习的遥感影像识别的文献视角,对文献的时间分布、来源分布、主题分布、内容分布、被引次数等进行分析.从卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)、堆叠自编码器(Stacked Auto-Encod...     

深度学习在遥感影像分类与识别中的研究进展综述

深度学习一直是机器学习和人工智能研究的热门主题,特别是将深度学习这一深层网络学习算法和遥感影像分类与识别联合起来,使得传统训练算法的局部最小性得以解决。本文首先简要介绍了遥感影像分类与识别算法的发展和经典算法的局限性,其次介绍了深度学习的几种主流算法并分析它们在遥感影像分类与识别处理方面的应用现状,最后对未来深度学习应用于遥感识别与分类趋势进行了展望。     

异源遥感影像特征匹配的深度学习算法

针对异源遥感影像的成像模式、时相、分辨率等不同导致匹配困难的问题,提出了一种基于深度学习特征的匹配方法CMM-Net.首先,利用卷积神经网络提取异源遥感影像的高维特征图,根据同时满足通道最大和局部最大两种条件选取关键点,并在特征图上提取相应位置的512维描述符.在匹配阶段,完成快速最近邻搜索特征匹配后,为解决误匹配点多...     

基于SIFT算法的无人机航空遥感影像匹配

当无人机低空飞行获取高分辨率遥感影像时,由于不同摄站点拍摄角度不同,使得建筑物等凸出地面的物体在立体像对上成像时产生投影差,导致物体成像几何形状发生畸变并且出现地面高层建筑物之间遮挡现象严重的问题,从而导致匹配困难,成为影响无人机航空遥感影像匹配质量的主要因素。本文采用对旋转、遮挡、缩放、图像局部灰度变化等都具有较强的稳定性的SIFT算法来进行匹配,并取得了很好的效果。     

无人机遥感影像林地单株立木信息提取

针对无人机遥感技术在提取单株立木信息的限制性问题,提出一种新的自动单株立木信息提取方法。对原始无人机影像进行光谱信息增强处理以突出局部细节特征;通过引入DBI指数自动化确定K-means聚类方法的最优聚类数目,进而对影像像素进行标记;通过利用高斯马尔可夫随机场模型进一步对影像进行分割;使用数学形态学算子等方法对分割结果进行后处理得到单株立木树冠信息,通过图像几何矩原理计算得到单株立木位置以作为其识别的依据。结果表明,应用该提取方法,油松林区和樟子松林区单株立木识别总体精度分别为89.52%和95.65%、单木树冠提取精度分别为81.90%和95.65%,均具有较好地适用性。该方法不需要大量的人工干预和先验知识的输入,大大提高提取方法的自动化程度。     

消费型倾斜无人机用于三维重建

针对倾斜无人机影像在三维重建与大比例尺测绘产品生产中的精度难以满足问题,本文首先对连接点进行全局抽稀与局部抽稀相结合的方式对稀少控制点进行补充,然后进行高精度GPS辅助区域网平差,最后利用倾斜无人机影像进行三维重建并进行精度分析。结果表明,在生成的三维模型上编辑生成1∶500地形图的方法满足1∶500地形图成图精度要求。     

无人机摄影测量技术的探索与应用研究

阐述了应用无人机摄影测量技术建立航空摄影测量系统的关键技术与方法。介绍了无人机摄影平台的设计与研制,通过对外业控制点布设、解析空三、内判测图等航测生产工序中技术要点的研究,以及试验成果的精度检验与分析,论证了采用该系统进行航空摄影测量的可行性。     

基于分形理论的航空图像分类方法

提出一种基于分形理论和BP神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB格式转化为HSI格式，然后，根据亮度计算分数维、多重分形广义维数谱q-D(q)和“空隙”等基于分形的纹理特征，同时加入归一化的色度和饱和度作为光谱特征，采用BP神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验，结果证实该方法行之有效。     

基于分形理论的航空图像分类方法

提出一种基于分形理论和BP神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB格式转化为HSI格式，然后，根据亮度计算分数维、多重分形广义维数谱q-D(q)和“空隙”等基于分形的纹理特征，同时加入归一化的色度和饱和度作为光谱特征，采用BP神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验，结果证实该方法行之有效。     

投影寻踪学习网络的遥感影像分类

采用投影寻踪(projection pursuit,PP)学习网络方法建立了一种新的遥感影像分类模型。该方法结合了统计学中投影寻踪算法节点函数灵活的非参数估计特点和人工神经网络的自学习功能,具有简捷的网络结构和良好的鲁棒性能。利用苏州市TM影像进行了分类实验,将分类结果与BP神经网络和最大似然法的分类结果相比较,投影寻踪学习网络的分类精度较高,具有一定的实用性。     

基于地理国情的深度学习分类容错性研究

地理国情监测获取的地表覆盖分类成果具有覆盖区域全、精细度高、时相新等优势,具有作为深度学习分类模型训练样本的能力和优势,能够大大减少样本获取的成本.但是,受数据源、时相以及采集标准等因素的影响,直接使用地表覆盖数据作为样本,往往与模型训练采用的影像存在一定的误差.研究采用深度学习语义分割算法,比较了人工标注样本以及不同...     

无人机大比例尺测图像控点布设方案设计

随着无人机技术的快速发展,无人机航空摄影测量的精度也大大改善,以无人机为平台低空摄影测量大比例尺地图成为可能。本文以旋翼无人机搭载非测量型相机,通过布设不同数量像控点进行分析和研究,得到无人机摄影测量在农村地区像控点布设规律。结果证明在合理像控点布设的情况下,无人机测图数字成果空中三角测量、平面和高程精度均可满足1∶500、1∶1000、1∶2000大比例尺地形测图的精度要求。     

基于深度学习的立体影像密集匹配方法综述

三维重建可用于数字高程模型制作、机器人导航、增强现实和自动驾驶等.视差图是三维重建中一种重要的表达方式,而立体密集匹配是使用最广泛的获取视差图的技术.近年来,随着硬件、数据集、算法的发展,基于深度学习的立体匹配方法受到了广泛关注并取得了巨大成功.然而,这些方法通常在近景立体像对中进行测试,很少被用于遥感影像中.回顾了双...