多尺度遥感语义分割网络

高分辨率遥感图像语义分割在国土规划、地理监测、智慧城市等领域有着广泛的应用价值,但是现阶段研究中存在相似地物和精细地物分割不准确问题。为解决这一问题,提出了一种新型的多尺度语义分割网络MSSNet。它由编码层、解码层和输出层组成。为解决相似地物的分割问题,编码层使用深层网络ResNet101充分提取地物特征,并在解码层的解码器中加入残差块,提高基于像素点的分类能力。为解决精细结构地物的分割问题,解码层中的解码器加入了空洞空间金字塔池化结构提取多尺度地物特征,以便精确分割不同尺度的地物。为了强化语义分割能力,输出层合并了多个解码器的输出,为最终的预测提供了更多的信息。在两个公开数据集Vaihingen和Potsdam上进行了实验,分别取得了87%和87.3%的全局精确度,超过了大多数已发表的方法。实验结果表明,提出的MSSNet能够精确地分割相似地物和精细地物,并且具有训练过程简单和易于使用的优点,非常适合进行高分辨率遥感图像语义分割。     

多模态特征融合的遥感图像语义分割网络

遥感图像语义分割是指通过对遥感图像上每个像素分配语义标签并标注,从而形成分割图的过程,在国土资源规划、智慧城市等领域有着广泛的应用。高分辨率遥感图像存在目标大小尺度不一与阴影遮挡等问题,单一模态下对相似地物和阴影遮挡地物分割较为困难。针对上述问题,提出了将IRRG（infrared、red、green）图像与DSM（digital surface model）图像融合的遥感图像语义分割网络MMFNet。网络采用编码器-解码器的结构,编码层采用双输入流的方式同时提取IRRG图像的光谱特征和DSM图像的高度特征。解码器使用残差解码块（residual decoding block,RDB）提取融合后的特征,并使用密集连接的方式加强特征的传播和复用。提出复合空洞空间金字塔（complex atrous spatial pyramid pooling,CASPP）模块提取跳跃连接的多尺度特征。在国际摄影测量与遥感学会（international society for photogrammetry and remote sensing,ISPRS）提供的Vaihingen和Potsdam数据集上进行了实验,MMFNet分别取得了90.44%和90.70%的全局精确度,相比较与DeepLabV3+、OCRNet等通用分割网络和CEVO、UFMG_4等同数据集专用分割网络具有更高的分割精确度。     

基于多类别的遥感土地图像分割

土地覆盖分类对于土地资源管理、耕地面积评价、经济评估,甚至国土安全和国家经济稳定具有重要意义。对遥感图像中的土地覆盖进行自动化分类,可以为土地资源管理分析等提供可靠、便捷的技术支持。目前大部分遥感图像分割模型都有模型大、运行环境要求高、分割速度慢等问题,为了解决这些问题,提出了一种轻量化并且高精度的图像分割模型L-NET。在公开数据集WHDLD上测试了L-NET的性能,测试表明L-NET在对比实验中的分割精度、参数量、计算量、运行速度等均为最优。     

基于神经网络的遥感图像海陆语义分割方法

针对海陆语义分割中陆地、码头形状多样,背景目标复杂等情况造成的像素分类错误、边界分割模糊等问题,提出了一种新的基于深度卷积神经网络的遥感图像海陆语义分割方法。该方法以端对端的训练方式实现了对目标的逐像素分类,为了解决海陆分割中像素分类错误,设计以不同尺度图像为输入的三个并行的编码结构,通过融合不同尺度的特征图,丰富特征代表算子的语义信息,增大像素分类准确率。为了解决海陆分割中边界分割模糊,通过设计能够融合编码结构中低层精细位置信息的解码结构,对特征图进行更加精确的上采样,恢复像素的密集位置信息,提高海陆分割准确度。为有效验证所提网络框架的优势,构建了海陆分割数据集HRSC2016-SL进行算法性能比较。与最新的语义分割算法相比,所提算法取得了更好的分割结果。     

基于改进深度神经网络的遥感影像语义分割

研究了基于深度学习的遥感图像语义分割问题,将建筑物作为遥感图像中的待分割目标,采用语义分割算法将建筑物提取出来.提出了一种改进的U-net网络,根据分割实际需求,保持网络对目标提取特征能力的前提下,将原U-net网络的卷积核数量适当减少,降低了网络参数数量和计算复杂度;增加了Batch Normalization层抑制过拟合问题;在上采样部分增加特征图的局部信息以优化网络对于细节的分割效果.使用公开的数据集INRIA Aerial Image Dataset来评估改进的U-net网络的实际效果,和原U-net相比,单张图片训练速度提升了8％,分割精度也明显提升,训练中的过拟合情况得到改善.证明了本文改进的U-net网络具有对遥感图像的语义分割任务的有效性和可行性.     

多尺度信息融合的遥感图像语义分割模型

遥感图像分割是目前学术界和工业界的一个研究热点,在城市规划、变化检测以及GIS信息构建等方面有着十分广泛的应用.然而,诸多复杂因素(如多变的尺度、多样化的拓扑形状以及复杂的背景和阴影等)使得遥感图像语义分割成为一项具有挑战性的任务.为此,提出一种基于多尺度信息融合的遥感图像语义分割深层卷积神经网络模型,该模型分为编码器和解码器2部分.在编码阶段,设计了基于DenseNet网络的跨卷积层级的多尺度特征融合策略,采用子区域全局平均池化及多尺度卷积处理复杂的背景区域;在解码阶段,为了准确地恢复图像的细节信息,设计了能够融合不同层级卷积特征的短解码器;最后,在整体模型构建方面设计了一种具有多输出的分层监督机制网络模型,从不同层级获取监督信息,可在充分利用监督信息的同时更好地引导网络的训练.在ISPRS公开数据集以及北京市遥感数据集上,通过实验验证了文中模型的有效性.     

基于U-Net的高分辨率遥感图像语义分割方法

图像分割是遥感解译的重要基础环节,高分辨率遥感图像中包含复杂的地物目标信息,传统分割方法应用受到极大限制,以深度卷积神经网络为代表的分割方法在诸多领域取得了突破进展。针对高分辨遥感图像分割问题,提出一种基于U-Net改进的深度卷积神经网络,实现了端到端的像素级语义分割。对原始数据集做了扩充,对每一类地物目标训练一个二分类模型,随后将各预测子图组合生成最终语义分割图像。采用了集成学习策略来提高分割精度,在“CCF卫星影像的AI分类与识别竞赛”数据集上取得了94%的训练准确率和90%的测试准确率。实验结果表明,该网络在拥有较高分割准确率的同时还具有良好的泛化能力,能够用于实际工程。     

基于语义引导与多尺度增强的遥感影像分割网络

遥感影像语义分割在环境监测、土地覆盖分类和城市规划等领域发挥着至关重要的作用. 卷积神经网络及其改进模型是遥感影像语义分割的主流方法, 但此类方法更加关注局部上下文特征的学习, 无法有效建模不同物体之间的全局分布关系, 进而制约了模型的分割性能. 为了解决该问题, 本文在卷积神经网络的基础上, 构建了全局语义关系学习模块, 充分学习不同物体之间的共生关系, 有效地增强了模型的表征能力. 此外, 考虑到同一场景中, 待分割物体的尺度存在差异性, 构建了多尺度关系学习模块, 以融合不同尺度的全局语义关系. 为了评估模型的性能, 本文在Vaihingen和Potsdam两个常用的遥感影像数据集上进行了充分的实验. 实验结果表明, 本文方法能够获得比已有的基于卷积神经网络的模型更高的分割性能.     

基于多尺度分割的遥感影像滨海湿地分类

基于多尺度的高分辨率遥感影像分类方法研究,可以为滨海湿地动态监测、规划保护提供更详尽的湿地分类信息和更快速的数据获取方法,对湿地保护具有重要意义。选取连云港青口河入海口处湿地为研究区,以高分辨率遥感影像WV\|Ⅱ和航空遥感影像为数据源,利用多尺度分割方法将影像分割成不同层次的实体对象;在不同层次,以实体对象为单元,结合光谱、形状、纹理等不同影像特征,进行滨海湿地分类研究,结果表明:利用该方法分类后,研究区各种湿地类型都达到较高精度。基于多尺度分割的影像分类方法能充分利用各种影像特征完成湿地分类,有效地减少了遥感影像中的“椒盐”现象,提高了分类精度;选择适宜的分割尺度和分割参数是基于多尺度分割的遥感影像分类方法提高精度的前提。     

遥感影像土地利用/覆盖分类方法研究综述

从六个方面总结了国内外出现的遥感影像土地利用／覆盖分类中针对传统计算机分类方法的改进：(1)从基于统计的分类向基于非线性并行处理的人工神经网络分类、基于模糊理论为分类、基于知识的分类以硬支撑向量机等分类技术发展；(2)分类从单一利用光谱信息到利用光谱、纹理、时相、角度等多砷信息；(3)从基于像元的逐点分类到基于图斑的分类；(4)从硬分类到亚像元分类；(5)从单源遥感影像分类到利用多源遥感影像融合的分类；(6)从单分类器向复合分类器发展。     

改进U-Net的高分辨率遥感图像轻量化分割

针对传统图像分割方法分割效率低下,遥感图像特征复杂多样,复杂场景下分割性能受到限制等问题,在基于U-Net网络架构的基础上,提出一种能够较好提取遥感图像特征并兼顾效率的改进U-Net模型.首先,以EfficientNetV2作为U-Net的编码网络,增强特征提取能力,提高训练和推理效率,然后在解码部分使用卷积结构重参数化方法并结合通道注意力机制,几乎不增加推理时间的前提下提升网络性能,最后结合多尺度卷积融合模块,提高网络对不同尺度目标的特征提取能力和更好地结合上下文信息.实验表明,改进的网络在遥感图像分割性能提升的同时分割效率也提高.     

采用改进DeepLab网络的遥感图像分割

基于深度学习的语义分割方法具有较好的应用前景,但针对海量的遥感数据,深度学习算法在训练速度上仍有较大提升空间。在前人研究基础上,提出一种改进的全卷积网络,改进的网络以DeepLab为网络前端,结合Inception结构,在不降低特征提取能力的前提下,通过减少网络参数数量,降低网络运算复杂度,有效提升了网络的训练速度。基于INRIA Aerial Image Dataset高分辨率航空遥感数据集开展语义分割对比实验,实验结果显示改进的网络在训练速度和精度上均较DeepLab网络有所提升。所提出的改进DeepLab网络对为处理数据量庞大的遥感影像提供了可参考的解决方案。     

基于深度学习高分辨率遥感影像语义分割

高分辨率遥感影像含有丰富的地理信息.目前基于传统神经网络的语义分割模型不能够对遥感影像中小物体进行更高维度的特征提取,导致分割错误率较高.本文提出一种基于编码与解码结构特征连接的方法,对DeconvNet网络模型进行改进.模型在编码时,通过记录池化索引的位置并应用于上池化中,能够保留空间结构信息;在解码时,利用编码与解码对应特征层连接的方式使模型有效地进行特征提取.在模型训练时,使用设计的预训练模型,可以有效地扩充数据,来解决模型的过拟合问题.实验结果表明,在对优化器、学习率和损失函数适当调整的基础上,使用扩充后的数据集进行训练,对遥感影像验证集的分割精确度达到95%左右,相对于DeconvNet和UNet网络模型分割精确度有显著提升.     

LRSS-Net:轻量级遥感地物分割网络

针对目前基于深度学习的高分辨率遥感图像分割模型由于参数量大、计算复杂而导致高延迟、低响应的问题,提出了一种轻量级遥感地物分割方法,较好的平衡了速度和精度.该方法使用MobileNetV2进行特征粗提取,通过构建空间信息嵌入分支实现不同尺度的特征细提取,不同层次之间引入密集连接以获取密集的上下文信息.解码端设计特征融合优化策略逐层融合不同尺度的特征增加对细粒度特征的感知,同时以反卷积与双线性插值交替的上采样方式减少图像边缘信息丢失.最后采用交叉熵损失与Dice损失结合的方式加快网络收敛速度.为了验证所提方法的有效性,与几种常用的语义分割方法进行了对比实验.实验结果表明,所提算法的分割准确率为93.7%,MIoU为88.01%,可以实现地物的有效分割.