基于双注意力残差网络的高分遥感影像道路提取模型

高分辨率遥感影像中,道路光谱信息丰富,且空间几何结构更清晰。但是,基于高分遥感影像的道路提取面临道路尺寸变化大、容易受树木、建筑物及阴影遮挡等因素影响,导致提取结果不完整。此外,高分遥感影像中同物异谱和异物同谱现象较为严重,从而影响道路提取结果连续性及细小道路信息完整性,而且难以区分道路和非道路不透水层。因此,本文提出基于双注意力残差网络的道路提取模型DARNet,利用深度编码网络,获取细粒度高阶语义信息,增强网络对细小道路的提取能力,通过嵌入串联式通道-空间双重注意力模块,获取道路特征图逐通道的全局语义信息,实现道路特征的高效表达及多尺度道路信息的深层融合,增强阴影和遮挡环境下网络模型的鲁棒性,改善道路提取细节缺失现象,实现复杂环境下高效、准确的道路自动化提取。本文在3个实验数据集对DARNet和DLinkNet、DeepLabV3+等5个对比模型进行对比试验和定量评估,结果表明,本文DARNet模型的F1分别为77.92%、67.88%和80.37%,高于对比模型。此外,定性比较表明,本文提出模型可以有效克服由于物体阴影、遮挡和高分影像光谱变化导致道路提取不准确与不完整问题,改善细...     

基于RDN卷积神经网络的遥感影像超分辨率重建方法研究

光学遥感影像在资源、环境、灾害、交通和城市等领域有着非常重要的应用价值,但高分光学遥感影像获取成本高,在一定程度上限制了推广和普及.自基于卷积神经网络的超分辨率重建模型(SRCNN)被提出后,深度学习在图像超分辨率重建技术方面迅速应用.本文提出了基于RDN卷积神经网络的遥感影像超分重建方法,使用AID、NWPU-RES...     

面向卫星遥感影像检索定位的深度学习全局表征模型评估与分析

如何快速获取无辅助参数卫星遥感影像地理位置是非合作方式获取的遥感影像信息充分利用的一个关键,利用影像特征的相似性对卫星遥感影像检索来实现定位,是获取无辅助参数卫星遥感影像地理位置的有效手段。为了探寻影像深度学习全局特征用于无辅助参数卫星遥感影像检索定位的可行性,建立了包括Precision@K、平均排序、特征提取时间、特征相似性计算时间、硬件消耗等,涵盖有效性、效率2个方面共计5类指标的评估体系。采用谷歌地球提供的影像数据作为基准影像,在资源三号夏季及冬季数据集上,分别利用AlexNet、VggNet、ResNet、DenseNet、EfficientNet等几种代表性的卷积神经网络预训练模型提取基准影像及查询影像的全局特征,依据评估体系中的指标,对这些网络模型的影像表征效果进行全面的量化评估与分析。试验分析结果表明,DenseNet、ResNet-18、VggNet这3个深度学习神经网络预训练模型提取的全局特征,综合表征效果较好,可有效用于卫星遥感影像检索定位;当K值取200时,DenseNet网络模型的Precision@K值可以达到59.5%,ResNet-18和VggNet网络...     

基于PRCUnet的高分遥感影像建筑物提取

基于高分辨率遥感影像的建筑物提取具有重要的理论与实际应用价值,深度学习因其优异的深层特征提取能力,已经成为高分影像提取建筑物的主流方法之一。本文在改进深度学习网络结构的基础上,结合最小外接矩形与Hausdorff距离概念,对建筑物提取方法进行改进。本文主要改进内容为：① 基于Unet网络结构,利用金字塔池化模块 (Pyramid Pooling Module, PPM )的多尺度场景解析特点,残差模块(Residual Block, RB)的特征提取能力以及卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)对空间信息和通道信息的平衡能力。将金字塔池化、残差结构以及卷积块注意力模块引入到Unet模型中,建立PRCUnet模型。PRCUnet模型更关注语义信息和细节信息,弥补Unet对小目标检测的欠缺;② 基于最小外接矩形与Hausdorff距离,改进建筑物轮廓优化算法,提高模型的泛化能力。实验表明,本文的建筑物提取方法在测试集上准确率、IoU、召回率均达到0.85以上,精度显著优于Unet模型,提取出的建筑物精度更高,对小尺度及不规则的建筑物有较好的提取效果,优化后的建筑物轮廓更接近真实的建筑物边界。     

基于Res_AttentionUnet的高分辨率遥感影像建筑物提取方法

针对目前基于深度学习与高分辨率遥感影像的建筑物提取研究现状,本文提出了一种综合ResNet中的ResBlock残差模块和Attention注意力机制的改进型Unet网络（Res_AttentionUnet）,并将其应用于高分辨率遥感影像建筑物提取,有效地提高了建筑物的提取精度。具体优化方法为：在传统的Unet语义分割网络卷积层中加入针对初高级特征加强提取的ResBlock残差模块,并在网络阶跃连接部分加入Attention注意力机制模块。其中,ResBlock残差模块使卷积后的特征图获取更多的底层信息,增强卷积结构的鲁棒性,从而防止欠拟合;Attention注意力机制可增强对建筑物区域像素的特征学习,使特征提取更完善,从而提高建筑物提取的准确率。本研究采用武汉大学季顺平团队提供的开放数据集（WHU Building Dataset）作为实验数据,并从中选取3个具有不同建筑物特征和代表性的实验区域,然后分别对不同实验区域进行预处理（包括滑动裁剪和图像增强等）,最后分别使用Unet、ResUnet、AttentionUnet和Res_AttentionUnet 4种不同的网络模型对3个不同实验区进行建筑物提取实验,并对实验结果进行交叉对比分析。实验结果表明,与其他3种网络相比,本文所提出的Res_AttentionUnet在基于高分辨率遥感影像的建筑物提取中具有更高的精度,平均提取精度达到95.81%,相较于原始Unet网络提升17.94%,同时相较于仅加入残差模块的Unet网络（ResUnet）提升2.19%,能够显著地提升高分辨率遥感影像中建筑物提取的效果。     

融合网格注意力阀门和特征金字塔结构的高分辨率遥感影像建筑物提取

在高分辨率遥感影像中提取建筑物轮廓是地区基础建设信息统计的一项重要任务。适应性较强的深度学习方法已在建筑物提取研究中取得较大进展,受网络模型对影像特征表达的局限性,存在局部建筑轮廓边缘模糊的问题。本研究提出一种基于注意力的U型特征金字塔网络（AFP-Net）可以聚焦高分遥感影像中不同形态的建筑物结构,实现建筑物轮廓的高效提取。AFP-Net模型通过基于网格的注意力阀门Attention Gates模块抑制输入影像中的无关区域,凸出影像中建筑物的显性特征;通过特征金字塔注意力Feature Pyramid Attention模块增加高维特征图的感受野,减少采样中的细节损失。基于WHU建筑物数据集训练优化AFP-Net模型,测试结果表明AFP-Net模型能够较清晰地识别出建筑物轮廓,在预测性能上有更好的目视效果,在测试结果的总体精度和交并比上较U-Net模型分别提高0.67%和1.34%。结果表明,AFP-Net模型实现了高分遥感影像中建筑物提取的结果精度及预测性能的有效提升。     

基于深度学习模型的城市高分辨率遥感影像不透水面提取

不透水面是衡量城市生态环境状况的重要指标。城市土地利用的复杂性和不透水表面材料的多样性,导致直接从高分辨率遥感影像中提取不透水表面具有挑战性。针对城市尺度高分辨率遥感影像的不透水面提取要求,本文提出基于深度学习的城市不透水面提取模型。首先,利用深度卷积神经网络对影像特征进行提取;然后,根据其邻域关系构建概率图学习模型,进一步引入高阶语义信息对特征进行优化,实现不透水面的精确提取。本文选取武汉市为实验区,以高分二号卫星遥感影像作为数据源,完成了不透水面专题信息提取,其中自动提取准确率在建成区为89.02%、在城乡结合部为95.55%。与随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等经典方法对比,结果表明深度学习不透水面提取方法有较高的提取精度和细节准确性,建成区的总体精度相比于RF和SVM算法分别提升2.18%和1.68%。最后,对武汉市各主要行政区不透水面信息进行统计和分析,结果表明其中江汉区和武昌区2个核心主城区不透水面占比超过60%,并对武汉市现状和发展规划特点进行了讨论。本文研究成果可为海绵城市和生态城市的建设提供基础技术支撑和数据参考。     

结合改进PSPNet与ConvCRF的遥感影像分割方法

针对现有基于深度学习的遥感影像分割方法难以充分考虑像素之间关系,而全连接条件随机场(fully connected conditional random fields,FullCRF)后处理效率低下且难以训练的问题,提出了结合改进金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)算法与卷积条件随机场(convolutional condition random fields,ConvCRF)的方法.首先,在PSPNet中采用更加密集连接的DenseNet网络,并在高低层特征融合部分将原有的连接CNN网络末端特征图方式改为连接第三个dense模块.其次,在改进PSPNet基础上,设计与ConvCRF的集成方法,通过引入两个损失函数,设计两步法训练方式,实现了集成模型的端对端训练.最后,进行某区域无人机遥感影像4类要素分割及马萨诸塞州航空遥感影像道路分割试验.结果表明,改进PSPNet在无人机影像分割试验中MIoU(mean intersection over union)提升0.25％,总体精度提升0.47％;结合ConvCRF处理模块后,MIoU可进一步提升0.94％,总体精度进一步提升0.47％,单幅图像计算时间仅增加79 ms,且精度优于FullCRF,时间开销仅为FullCRF的35％,在马萨诸塞州道路分割试验中,本方法较其他精度更优.     

SPOT 5卫星遥感影像在土地利用数据库系统更新中的应用

随着国民经济的快速发展，土地现状变更十分频繁，如何保持数据库系统的现势性成为国土资源管理部门的一项重要工作。该文介绍了利用卫星遥感数据对土地利用数据库变更的系统设计、实现方法及结果，说明了利用遥感卫星数据对数据库进行更新的优势。     

基于MAEU-CNN的高分辨率遥感影像建筑物提取

从高空间分辨率图像（HSRI）中提取建筑物信息在遥感应用领域具有重要意义。然而,由于遥感影像中的建筑物尺度变化大、背景复杂和外观变化大等因素,从HSRI中自动提取建筑物仍然是一项具有挑战性的任务。特别是从影像中同时提取小型建筑物群和具有精确边界的大型建筑物时,难度更大。为解决这些问题,本文提出了一种端到端的编码器-解码器神经网络模型,用于从HSRI中自动提取建筑物。所设计的网络称为MAEU-CNN(Multiscale Feature Enhanced U-shaped CNN with Attention Block and Edge Constraint)。首先,在设计的网络编码部分加入多尺度特征融合（MFF）模块,使网络能够更好地聚集多个尺度特征。然后,在编码器和解码器部分之间添加了多尺度特征增强模块（MFEF）,以获得不同尺寸的感受野,用于获取更多的多尺度上下文信息。在跳跃连接部分引入双重注意机制,自适应地选择具有代表性的特征图用于提取建筑物。最后,为了进一步解决MAEU-CNN中由于池化及卷积操作导致的分割结果边界模糊的问题,引入多任务学习机制,将建筑物的边界几何信息融入网络...     

基于深度学习的甘蔗种植区域遥感提取方法研究

文章针对甘蔗种植区域提取的精度和效率等问题,提出了一种基于深度学习的高分辨率卫星遥感提取甘蔗种植区域的方法,设计了一种高效、准确、自动化的卷积神经网络(Sugarcane Extraction Convolutional Neural Network,以下简称SE-CNN).SE-CNN无需人为设计规则,能够自动学习甘...     

面向高分遥感影像道路提取的轻量级双注意力和特征补偿残差网络模型

针对高分辨率遥感影像背景复杂,道路提取容易受阴影、建筑物和铁路等背景信息干扰的问题,提出一种带有轻量级双注意力和特征补偿机制的DAFCResUnet模型。该模型在ResUnet的基础上,通过增加轻量级的双注意力和特征补偿模块实现模型在性能和时空复杂度上的平衡。其中,双注意力模块可以增强模型的特征提取能力,特征补偿模块可以融合网络中来自深浅层的道路特征。在DeepGlobe和GF-2道路数据集上的实验结果表明,DAFCResUnet模型的IoU和F1-score可以达到0.6713、0.8033和0.7402、0.8507,模型的整体精度优于U-Net、ResUnet和VNet模型。与U-Net和ResUnet模型相比,DAFCResUnet模型仅增加了少量的计算量和参数量,但IoU和F1-score均有较大幅度的提高;与VNet模型相比,DAFCResUnet模型在计算量和参数量远低于VNet的情况下取得了更高的精度,模型在精度和时空复杂度两方面均有优势。相比其他对比模型,DAFCResUnet模型具有更强的特征提取和抗干扰能力,能更好解决道路上的干扰物、与道路特征相似地物、树荫或阴影...     

SPOT 5卫星遥感影像在土地利用数据库系统更新中的应用

随着国民经济的快速发展,土地现状变更十分频繁,如何保持数据库系统的现势性成为国土资源管理部门的一项重要工作。该文介绍了利用卫星遥感数据对土地利用数据库变更的系统设计、实现方法及结果,说明了利用遥感卫星数据对数据库进行更新的优势。     

一种基于学习型特征的多模态影像匹配方法

多模态影像在辐射特征和几何特征方面存在的显著差异,会造成高精度匹配困难。因此,本文提出了一种融合多尺度深度学习特征的多模态影像匹配方法,主要利用深度残差神经网络结构自主训练学习影像的学习型特征,得到多模态图像之间更为丰富和更为准确的同名特征点对,实现了对多尺度、多时相影像的协同稳健匹配。结果表明,本文方法对于多组实验均能够得到数量丰富且分布相对均匀的同名特征点对,并具有高效、稳健的匹配性能。     

SPOT 5卫星遥感影像在土地利用数据库系统更新中的应用

随着国民经济的快速发展,土地现状变更十分频繁,如何保持数据库系统的现势性成为国土资源管理部门的一项重要工作.该文介绍了利用卫星遥感数据对土地利用数据库变更的系统设计、实现方法及结果,说明了利用遥感卫星数据对数据库进行更新的优势.     

卫星遥感为信阳公安办案提供科学依据

“喂,您好!我们正在侦破案件,急需卫星影像……”3月15日上午,河南省遥感测绘院接到信阳市公安局上天梯分局的电话,对方急需信阳市某区2019年10月至2020年10月的卫星遥感影像数据作为案件证据。     

基于遥感影像的卫星颤振探测分析的关键技术与实现

姿态颤振是高分辨率卫星普遍存在的复杂现象,随着卫星的复杂性和敏捷性的提高,故其对成像质量的影响机制和相应的探测与补偿方法,成为高分辨率卫星对地观测研究的关键问题。本文介绍了基于遥感影像的卫星颤振探测原理和关键技术,利用传感器的构造特点,通过不同波段的多光谱影像,以及不同视角的全色立体影像间的密集匹配精确量测和获取影像视差差异值,反演卫星姿态颤振的规律和特性,从而对规律性的颤振现象进行建模和补偿。鉴于上述理论,在Visual C++的平台下,研制了卫星颤振探测分析系统,设计了以计算机性能优化的图像分块并行算法。测试结果表明,该软件能有效探测出0.1像元偏移的卫星姿态颤振,并可对规律性颤振进行建模和补偿,有较好的稳定性和并行效率。其已成功应用于资源三号卫星地面应用系统,并可扩展于其他卫星系统的颤振探测分析。     

融合多元稀疏特征与阶层深度特征的遥感影像目标检测

遥感影像目标检测在城市规划、自然资源调查、国土测绘、军事侦察等领域有着广泛的应用价值。针对遥感影像目标检测在目标尺度变化大、目标外观相似性高以及背景复杂度高等方面的难点,本文提出了一种新的目标检测算法,该算法有效融合了多元稀疏特征提取模块（MNB）和阶层深度特征融合模块（HDFB）。多元稀疏特征提取模块以多个卷积分支结构来模拟神经元的多个突触结构提取稀疏分布的特征,随着网络层的堆叠获取更大感受野范围内的稀疏特征,从而提高捕获的多尺度目标特征的质量。阶层深度特征融合模块基于空洞卷积提取不同深度的上下文信息特征,然后提取特征通过独创的树状融合网络,从而实现局部特征与全局特征在特征图级别的融合。本文算法在大规模公开数据集DIOR进行验证,实验结果表明：(1)多元稀疏特征提取模块和阶层深度特征融合模块相结合的方法总体准确率达到72.5%,单张遥感影像的平均检测耗时为3.8毫秒;(2)通过使用多元稀疏特征提取模块,多尺度和外观相似性目标的检测精度得到了提高,与使用Step-wise分支的物体检测结果相比,总体精度提高了5.8%;(3)通过阶层深度特征融合模块的多感受野深度特征融合网络提取阶层深度...     

基于双重注意力机制的滑坡识别方法优化

随着计算机视觉技术的发展,通过卫星图像深度学习进行滑坡识别的研究正在逐步展开。通过引入双重注意力机制,提出了一种基于卷积神经网络的滑坡图像识别优化算法。基于统计的2 200张滑坡图像数据集,探讨了10种网络结构及4种注意力机制对滑坡识别结果的影响,并通过比例为4∶1的训练集和测试集进行滑坡识别,验证了本文方法的有效性。结果表明：ResNet结构相较于其他网络结构表现更为优秀,就该算例而言,ResNet-101结构具有最高的召回率、精确率和F1度量。融入了双重注意力机制的卷积神经网络相较于单个神经网络而言,滑坡识别的精确率更大,且滑坡边界分割结果更接近于真实的滑坡边界,其中,ResNet-101+DAN模型为最优模型。相较之下,单个神经网络无法克服图像噪声的影响,图像分割结果不佳。