基于增强DeepLabV3网络的高分辨率遥感影像分类

由于高分影像具有地物细节丰富、类别差异大等特点,现有的卷积神经网络影像分类方法普遍存在分类精度低、地物边界不准确等问题。鉴于此,本文提出一种基于增强DeepLabV3网络的影像分类模型。首先构建R-MCN网络结构,利用大小不同的卷积核并结合残差网络的思想进一步提取浅层网络的多尺度、多层次的特征信息;然后采用可学习的上采样方式,并将R-MCN提取的特征与高阶的语义信息相融合;最后通过提出的Mloss损失函数,获得遥感影像的地物分类结果。试验结果表明,相对于传统的卷积神经网络,本文方法能细化地物的边缘信息,改善分类效果,获得更高的影像分类精度。     

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。     

孪生高分辨率卷积神经网络遥感影像变化检测方法

针对遥感影像变化检测问题,提出了一种孪生高分辨率卷积神经网络模型。该模型首先基于孪生网络模型提取不同时相遥感影像的特征,然后将特征拼接后输入到嵌套U形网络中输出变化检测区域。为了提升变化检测效果,进一步设计了高分辨率卷积神经网络用于提取不同时相遥感影像的特征,以充分利用不同分辨率的特征来提升变化检测效果。在LEVIR-CD变化检测数据集上的大量实验表明,所提出方法能够比对比方法获得更高的变化检测精度。     

高分辨率遥感影像场景的多尺度神经网络分类法

高分辨率遥感影像场景分类是实现复杂场景快速自动识别的基础,在军事、救灾等领域有十分重要的意义。为了在有限的遥感数据集上获得高识别精度,本文提出了一种基于联合多尺度卷积神经网络模型的高分辨率遥感影像场景分类方法。不同于传统的卷积神经网络模型,JMCNN建立了一个具有3个不同尺度通道的端对端多尺度联合卷积网络模型,包括多通道特征提取器、多尺度特征联合和Softmax分类3个部分。首先,多通道特征提取器提取图像中、高层多尺度特征;然后,多尺度特征联合对多个通道的中、高层多尺度特征进行多次融合以增强特征表达;最后,Softmax对高层特征进行分类。本文在UC Merced和SIRI遥感数据集进行测试,试验表明JMCNN模型在特征表达和计算速度方面均有显著提高,在小样本数据量下分别达到89.3%和88.3%的识别精度。     

基于LDCNN特征提取的多核SVM高分辨率遥感影像场景分类

针对卷积神经网络特征维度高且单层特征不能准确表达复杂高分辨率遥感影像语义信息的问题,本文提出了一种提取低维卷积神经网络（LDCNN）深层次特征进行多核SVM分类的场景分类方法。首先将预训练的卷积神经网络改造成低维网络结构,其次提取低维网络的不同深层特征并进行不同核函数的SVM分类,找到对应的最优核函数;然后将多种最优核函数加权融合成为一个新的合成核;最后进行多核SVM分类。试验表明,本文方法不仅特征维度低,且通过多核SVM能够充分结合各层特征的优点,在两个标准数据集上均取得了99%以上的分类精度。此外,该试验还证明了本文方法具有较强的迁移学习能力。     

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。     

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。     

融合UNet++网络和注意力机制的高分辨率遥感影像变化检测算法

针对高分辨率遥感影像变化检测存在漏检和检测边界粗糙的问题,提出一种基于UNet++和注意力机制的高分辨率遥感影像变化检测算法.该算法采用UNet++网络作为基础网络提取特征,并在基本卷积单元中引入注意力机制突出重要特征,由此完成遥感影像端到端的变化检测.在高分辨率卫星影像变化检测数据集中进行了验证,相比于经典语义分割网...     

高光谱影像小样本分类的图卷积网络方法

现有的基于卷积神经网络的高光谱影像分类方法通常对影像的规则正方形区域进行卷积,无法普遍适应具有不同地物分布和几何外观的影像局部区域,因此在小样本情况下的分类性能较差,而图卷积网络能对图拓扑信息所代表的不规则影像区域进行卷积.为此,本文提出基于图卷积网络的高光谱影像分类方法.该方法在构建拓扑图的过程中考虑了影像的空间光谱信息,并利用图卷积网络聚合邻居节点的特征信息.在Pavia大学、Indian Pines和Salinas 3个数据集上的试验结果表明,该方法能在训练样本较少的情况下取得较高的分类精度.     

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。     

特征提取策略对高分辨率遥感图像场景分类性能影响的评估

高分辨率遥感图像场景分类方法主要涉及两个环节:特征提取以及特征分类,分类器的设计已经相对成熟,当前工作的重点是特征提取策略的研究。为了进一步推动特征提取策略的研究,将特征提取策略对高分辨率遥感图像场景分类性能的影响进行了定性和定量评估。首先,回顾了高分辨率遥感图像场景分类的发展历程;然后,对现有高分辨率遥感图像场景分类方法的特征提取策略进行分类总结,并从理论上将各类特征提取策略对场景分类性能的影响进行定性评估;最后,在3个规模较大的数据集上对多种特征提取策略进行实验对比,将不同特征提取策略对场景分类性能的影响和各数据集的复杂度进行定量评估。     

多时相遥感影像语义分割色彩一致性对抗网络

利用深度卷积神经网络智能化地提取遥感图像中的建筑物对于数字城市构建、灾害侦查、土地管理等具有重要意义。多时相遥感图像之间的色彩差异会导致建筑物语义分割模型泛化能力下降。针对此,本文提出了注意力引导的色彩一致生成对抗网络（attention-guided color consistency adversarial network,ACGAN）。该算法以参考色彩风格图像及相同区域、不同时相的待纠正图像作为训练集,采用加入了U型注意力机制的循环一致生成对抗网络训练得到色彩一致模型。在预测阶段,该模型将待纠正图像的色调转换为参考色彩风格图像的色调,这一阶段基于深度学习模型的推理能力,而不再需要相应的参考色彩风格图像。为了验证算法的有效性,首先,将本文算法与传统的图像处理算法及其他循环一致生成对抗网络做了对比试验。结果表明,ACGAN色彩一致后的图像与参考色彩风格图像的色调更加相似。其次,将以上不同的色彩一致性算法处理后的结果图像进行建筑物语义分割试验,证明本文方法更加有利于多时相遥感图像语义分割模型泛化能力的提升。     

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...     

联合稳健跨域映射和渐进语义基准修正的零样本遥感影像场景分类

零样本影像分类技术旨在通过学习数据集的部分类别（可见类）,获得识别在训练阶段未出现类别（不可见类）的能力。该技术在遥感大数据时代具有重要现实意义。目前,遥感领域的零样本场景分类方法对于映射后的语义空间优化关注很少,导致已有方法的整体分类性能较差。基于这一考虑,本文提出了一种基于稳健跨域映射和渐进语义基准修正的零样本遥感影像场景分类方法。在训练的有监督学习模块,基于可见类的类别语义向量和场景影像样本,实现深度特征提取器学习和视觉空间到语义空间的稳健映射。在训练的无监督学习阶段,基于全体类别的类别语义向量和不可见类遥感影像样本,分别通过协同表示学习和k近邻算法来渐进修正不可见类类别的语义向量,从而缓解可见类语义空间与不可见类语义空间的漂移问题和自编码跨域映射模型映射后不可见类语义空间与协同表示后不可见类语义空间的偏移问题。在测试阶段,基于学习所得的深度特征提取器、自编码跨域映射模型和修正后的不见类语义向量,实现对不可见类遥感影像场景的分类。本文整合多个已有公开的遥感影像场景数据集,组建了一个新的遥感影像场景数据集,在此数据集上进行试验。试验结果表明本文提出的算法在多种不同的可见类与不可见类的划分情况下都明显优于已有公开零样本分类方法。     

遥感图像质量等级分类的深度卷积神经网络方法

遥感图像应用发展对图像质量的要求越来越高,不同质量的遥感图像往往需要不同的处理方法和参数。通过遥感图像质量等级分类研究,不仅能够为遥感图像的处理提供先验信息,还能够对遥感图像的客观质量评价和传感器的成像效果进行评估。为了克服现有的遥感图像质量等级分类方法计算参数获取困难、等级数量少的缺点,利用深度学习方法的分类机能,通过改进特征提取网络和等级分类设计,建立了一种基于深度卷积神经网络的遥感图像质量等级分类模型。通过质量等级分类预处理后,利用经典的深度学习方法进行目标检测实验。结果表明,所提方法在西北工业大学遥感图像数据集上质量等级分类的准确率、召回率、精确率和F1最高能达到0.976、0.972、0.974和0.973,优于传统算法。利用卷积神经网络实现遥感图像质量等级分类,既拓展了深度学习的应用领域,又为遥感图像质量评估提供了一个新方法。     

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。