多层次编码—解码网络遥感图像建筑物分割

为提高高分辨率遥感影像建筑物边缘提取精度和高分辨率特征利用率,提出了一种基于残差分组卷积的高分辨率遥感影像建筑物提取方法.利用多层次编码—解码结构提取影像中建筑物不同尺度特征,同层次特征之间引入密集连接保证高分辨率特征的有效性,相邻层次特征之间引入交换单元增加不同深度的上下文信息交互.使用武汉大学建筑物数据集对模型进行训练及评估,与现有的全卷积神经网络SegNet、UNet和UNet++相比,评价指标recall、IoU、F1等高出2％以上.实验结果表明该网络在对建筑物边缘精准提取方面具有很好的效果.     

线段提取在高分辨率遥感图像建筑物识别中的应用

提出一种基于感知组织的线段提取方法．该方法有两大特点：在基本线段提取算法中使用了模板,并且在线段合并过程中综合考虑了直线和物体的形状特点．运用该方法对高分辨率遥感图像中的建筑物进行识别,取得了良好效果。     

密集连接扩张卷积神经网络的单幅图像去雾

针对大多数图像去雾算法模型参数估计准确性差及色彩失真等问题,提出了一种端到端的密集连接扩张卷积神经网络。首先,通过使用多层密集连接结构来增加网络的特征利用率,避免网络加深时的梯度消失现象。其次,通过在密集块中使用不同扩张率的扩张卷积,使网络在充分聚合上下文特征信息时不损失空间分辨率,并避免了网格伪影的产生。最后,为了提高算法的去雾能力,将该网络划分为多个阶段,并在每个阶段引入侧输出模块,从而获得更精确的特征信息。实验结果表明,所提出的去雾算法无论是在合成数据集上还是在真实数据集上都取得了较好的去雾效果,恢复的色彩更接近无雾图像,并且定量评价指标峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)均优于其他对比方法。     

轻量化卷积神经网络遥感影像建筑物提取模型

遥感影像中的建筑物是城市大数据采集、分析的重要来源。大规模、高精度的遥感影像建筑物提取模型对智慧城市时空大数据建设、推动城市智能计算具有重要意义。当前建筑物提取模型通常利用大型卷积神经网络模型或多种网络模型串联,并辅以其他边界细化算法来提高建筑物提取的精度。但是,网络模型的大型化、复杂化对计算资源消耗高,需要更多的训练时间或算力,不利于大规模快速的网络模型训练预测及在便携式等终端设备上部署应用。因此,研究面向大规模快速的遥感影像建筑物提取,提出一种轻量化全卷积神经网络模型和特征融合方案,模型参数较轻量化前减少约40%,GPU内存占用下降33.61%,平均训练时间和预测时间分别下降32.40%和26.31%。融合后的模型在公开数据集测试得到的MIoU精度在74.14%左右,达到了保证高精度建筑物提取前提下模型轻量化的预期。     

高分辨率光学遥感图像建筑物提取研究进展

建筑物提取是高分辨率光学遥感图像理解和目标识别的重要研究方向。实现自动化、智能化、可靠准确的遥感图像建筑物提取对基础地理数据获取和更新具有重要的应用价值和现实意义。在概述高分辨率光学遥感图像建筑物提取研究现状的基础上,综述了当前建筑物提取的主要思想和方法,将主流的建筑物提取代表性方法分为自底向上数据驱动方法(Data-driven)和自顶向下模型驱动方法(Model-driven)两大类,在综合比较评述各方法特性的基础上,对该领域仍然存在的问题和研究方向进行了分析和展望。     

改进卷积网络的高分遥感图像城镇建成区提取

目的 城镇建成区是城镇研究重要的基础信息,也是实施区域规划、落实城镇功能空间布局的前提。但是遥感影像中城镇建成区的环境复杂,同时不同城镇建成区在坐落位置、发展规模等方面存在许多差异,导致其信息提取存在一定困难。方法 本文基于面向图像语义分割的深度卷积神经网络,使用针对特征图的强化模块和通道域的注意力模块,对原始DeepLab网络进行改进,并通过滑动窗口预测、全连接条件随机场处理方法,更准确地实现城镇建成区提取。同时,针对使用深度学习算法容易出现过拟合和鲁棒性不强的问题,采用数据扩充增强技术进一步提升模型能力。结果 实验数据是三亚和海口部分地区的高分二号遥感影像。结果表明,本文方法的正确率高于93%,Kappa系数大于0.837,可以有效地提取出大尺度高分辨率遥感影像中的城镇建成区,且提取结果最为接近实际情况。结论 针对高分辨率遥感卫星影像中城镇建成区的光谱信息多样化、纹理结构复杂化等特点,本文算法能在特征提取网络中获取更多特征信息。本文使用改进的深度学习方法,提出两种处理方法,显著提高了模型的精度,在实际大幅遥感影像的使用中表现优秀,具有重要的实用价值和广阔的应用前景。     

基于卷积神经网络的遥感图像水体提取

为解决基于遥感图像监测地表水资源变化的问题,在深度学习的框架下,基于卷积神经网络(CNN)提出了用于遥感图像水体提取的模型.利用网络爬虫的方式,搜集遥感图像,并通过随机裁剪、数据清洗等方式构建训练、验证和测试数据集.通过对低层语义特征学习提取抽象的高层特征,基于提取的高层特征进行网络模型训练.实验结果表明:水体提取的精...     

利用边界校正网络提取建筑物轮廓

基于影像自动提取建筑物轮廓是遥感领域在现代化城市建设中长期存在的问题。为了充分利用高分辨率遥感影像中建筑物的全局和局部信息以更精确地对建筑物进行分割和提取,提出了基于全卷积神经网络的针对边界约束的校正神经网络模型。该模型由共享后端和多任务预测模型组成,利用修改的U-net和多任务框架,根据共享后端的一致特征生成分割图预测和轮廓构建。模型通过对边界信息的限制和规定,提高性能。在建筑物数据库上的实验表明,边界校正网络模型在建筑物分割和轮廓提取的结果精度均在89%以上,优于传统的U-net模型结果。     

基于密集卷积生成对抗网络的图像修复

图像修复是一项利用缺损图像中已知信息对缺损区域信息进行估计修复的技术。针对大面积语义信息缺失的图像进行修复时,若训练数据集较小且图像背景相对复杂,则基于生成模型的修复结果常出现模糊、伪影和视觉相似度差等问题。针对上述问题,文中提出了一种基于密集卷积生成对抗网络的图像修复算法。该算法采用生成对抗网络作为图像修复的基本框架。首先,利用密集卷积块构建具有编解码结构的生成网络,不但加强了图像特征的提取,提高了图像修复能力,而且避免了深度增加引起的梯度消失问题。其次,在编码和解码结构之间引入跳跃连接,解决了网络层间信息传递丢失的问题。然后,在网络优化过程中,结合重建损失、对抗损失和TV损失来训练网络模型,增强了网络稳定性。最后,分别在CelebA和Car两个数据集上进行实验,所提算法的修复结果在视觉效果、峰值信噪比PSNR和结构相似度SSIM 3个方面均优于3种代表性图像修复算法,其有效性得到验证。     

基于反卷积高层特征的遥感地物图像分类

目前利用深度卷积神经网络提取图像底层特征后分类效果已比较优秀,但是对于数据量大、波段多、波段间相关性高的多光谱遥感图像并非完全适用。针对多光谱遥感地物分类中常常出现的Hughes现象,即当训练样本一定时,模型的预测能力随着维度的增加而减小,提出了一种结合高层特征空间和迁移学习网络的遥感地物图像分类算法,利用两层堆叠的反卷积网络来提取目标数据集的高层特征,利用VGG16模型的卷积层权重来构建迁移网络模型,将高层特征导入迁移网络中加强训练得到更加优越的训练模型,利用训练模型可对多光谱遥感数据集更加准确分类。实验结果表明,在Satellite、NWPU和UC Merced实验数据中,冰川、建筑群和海滩分类精度得到有效提高,达到92%左右,针对沙漠、岩石、水域等特殊环境遥感图像,总体分类精度提高5%左右。部分多光谱遥感数据的底层特征和中层特征在训练器中表现并不理想,波段的增多也会导致信息的冗余和数据处理复杂性的提高,反而高层特征在这部分数据中保留了地物信息的轮廓,能更好地适应分类器,得到更加优越的分类结果。     

全卷积神经网络下的多光谱遥感影像分割

目的 传统的遥感影像分割方法需要大量人工参与特征选取以及参数选择,同时浅层的机器学习算法无法取得高精度的分割结果。因此,利用卷积神经网络能够自动学习特征的特性,借鉴处理自然图像语义分割的优秀网络结构,针对遥感数据集的特点提出新的基于全卷积神经网络的遥感影像分割方法。方法 针对遥感影像中目标排列紧凑、尺寸变化大的特点,提出基于金字塔池化和DUC（dense upsampling convolution）结构的全卷积神经网络。该网络结构使用改进的DenseNet作为基础网络提取影像特征,使用空间金字塔池化结构获取上下文信息,使用DUC结构进行上采样以恢复细节信息。在数据处理阶段,结合遥感知识将波段融合生成多源数据,生成植被指数和归一化水指数,增加特征。针对遥感影像尺寸较大、采用普通预测方法会出现拼接痕迹的问题,提出基于集成学习的滑动步长预测方法,对每个像素预测14次,每次预测像素都位于不同图像块的不同位置,对多次预测得到的结果进行投票。在预测结束后,使用全连接条件随机场（CRFs）对预测结果进行后处理,细化地物边界,优化分割结果。结果 结合遥感知识将波段融合生成多源数据可使分割精度提高3.19%;采用基于集成学习的滑动步长预测方法可使分割精度较不使用该方法时提高1.44%;使用全连接CRFs对预测结果进行后处理可使分割精度提高1.03%。结论 针对宁夏特殊地形的遥感影像语义分割问题,提出基于全卷积神经网络的新的网络结构,在此基础上采用集成学习的滑动步长预测方法,使用全连接条件随机场进行影像后处理可优化分割结果,提高遥感影像语义分割精度。     

联合显著性特征与卷积神经网络的遥感影像舰船检测

目的 针对高分辨率遥感影像舰船检测受云雾、海浪以及海岛等复杂因素干扰,存在虚警率高、漏检率高、目标检测和识别困难等问题,提出一种联合视觉显著性特征与卷积神经网络的海面舰船目标检测方法。方法 基于频率域相位谱显著性检测能够有效抑制高分辨率遥感影像上云层、海面杂波干扰的特点,计算影像多尺度显著图并进行加权融合。采用对数变换对融合后的图像进行空间域灰度增强以提高目标与背景的区分度,利用灰度形态学闭运算填充舰船目标孔洞,采用大津分割法来提取疑似舰船目标作为兴趣区域。最后构建舰船样本库,利用迁移学习的思想训练卷积神经网络模型,对所有兴趣区域切片进行分类判断和识别,得到最终检测结果。结果 利用多幅不同背景下的高分辨率遥感影像,分别从视觉显著性检测、舰船粗检测与船只类型识别3个方面进行实验验证,选取检测率、虚警率、识别率3个指标进行定量评价。结果表明,本文方法相比于其他方法能有效排除云雾、海岛等多种因素的干扰,检测率、虚警率、识别率分别为93.63%、3.01%、90.09%,明显优于其他算法,能够实现大范围影像上多种类型舰船的快速准确检测和识别。结论 本文将图像视觉显著性检测快速获取图像显著目标的特点与卷积神经网络在图像分类的优势相结合,应用于遥感影像的海域舰船目标检测,能够实现对复杂背景下舰船目标的检测和船只类型的精细化识别。     

改进U-Net型网络的遥感图像道路提取

目的 遥感图像道路提取在城市规划、交通管理、车辆导航和地图更新等领域中发挥了重要作用,但遥感图像受光照、噪声和遮挡等因素以及识别过程中大量相似的非道路目标干扰,导致提取高质量的遥感图像道路有很大难度。为此,提出一种结合上下文信息和注意力机制的U-Net型道路分割网络。方法 使用Resnet-34预训练网络作为编码器实现特征提取,通过上下文信息提取模块对图像的上下文信息进行整合,确保对道路的几何拓扑结构特征的提取;使用注意力机制对跳跃连接传递的特征进行权重调整,提升网络对于道路边缘区域的分割效果。结果 在公共数据集Deep Globe道路提取数据集上对模型进行测试,召回率和交并比指标分别达到0.847 2和0.691 5。与主流方法U-Net和CE-Net（context encoder network）等进行比较,实验结果表明本文方法在性能上表现良好,能有效提高道路分割的精确度。结论 本文针对遥感图像道路提取中道路结构不完整和道路边缘区域不清晰问题,提出一种结合上下文信息和注意力机制的遥感道路提取模型。实验结果表明该网络在遥感图像道路提取上达到良好效果,具有较高的研究和应用价值。     

特征重校准融合密集神经网络的遥感场景分类

针对遥感影像场景中空间信息丰富以及冗余的地理特征会对网络训练时造成干扰等问题,提出一种采用特征重校准融合密集神经网络的遥感影像场景分类方法。通过缩聚与激发机制建立SE block,将SE block与其多尺度分支嵌入DenseNet-121中进行特征重校准,利用DenseNet中密集连接方式加强信息流的传递。该方法使得整体模型获得全局感受野的稳健特征表示,减少遥感场景特征的冗余映射。通过在两个公开遥感影像数据集UCMerced_LandUse和SIRI-WHU中进行实验,分类精度分别高达97.7%和98.9%,验证了该方法的有效性。     

基于图卷积网络的多标签遥感图像分类

由于遥感图像包含物体类别多样,单个语义类别标签无法全面地描述图像内容,而多标签图像分类任务更加具有挑战性.通过探索深度图卷积网络(GCN),解决了多标签遥感图像分类缺乏对标签语义信息相关性利用的问题,提出了一种新的基于图卷积的多标签遥感图像分类网络,它包含图像特征学习模块、基于图卷积网络的分类器学习模块和图像特征差异化模块三个部分.在公开多标签遥感数据集Planet和UCM上与相关模型进行对比,在多标签遥感图像分类任务上可以得到了较好的分类结果.该方法使用图卷积等模块将多标签图像分类方法应用到遥感领域,提高了模型分类能力,缩短了模型训练时间.     

面向深度学习的遥感图像旋转目标检测研究综述

由于遥感图像中的目标具有方向任意、分布密集和尺度差异大等特点,使得遥感图像目标检测成为一个颇具挑战性的难题。针对该难题,系统梳理了近三年来深度学习遥感图像旋转目标检测的相关工作,首先介绍旋转框的表示方法及其特点;然后按照特征提取网络、旋转锚框和候选框生成、标签分配及采样策略、损失函数四个方面对当前遥感图像旋转目标检测的现有方法进行分析;再对常用的遥感图像旋转目标数据集进行介绍,对比分析不同算法的性能;最后对遥感图像旋转目标检测进行了展望。     

基于全卷积神经网络的多源高分辨率遥感道路提取

针对半自动道路提取方法人工参与较多、提取精度不高且较为耗时的问题提出一种基于全卷积神经网络（FCN）的多源高分辨率遥感道路提取方法。首先,对高分二号和World View图像进行分割,用卷积神经网络（CNN）分类出包含道路的图像;然后,用Canny算子提取道路的边缘特征信息;最后,结合RGB、Gray和标签图放入FCN中训练,将现有的FCN模型拓展为多卫星源输入及多特征源输入的FCN模型。选取西藏日喀则地区作为研究区域,实验结果显示,所提方法在对高分辨率遥感影像进行道路提取时能够达到99.2%的提取精度,并且有效地减少了提取所需的时间。     

基于循环密集连接融合更多局部特征的肝脏分割

由于腹部图像中肝脏区域的复杂性和传统分割方法特征提取上的局限性等原因,肝脏分割领域仍存在着很多挑战.针对现有分割网络在肝脏区域的全局信息和局部信息处理上存在的不足,设计了一种融合更多局部特征的循环密集连接网络的分割方法.该方法将循环密集连接模块和局部特征补充模块整合为编码过程的学习单元,使编码单元融合深层次全局信息和更多尺度的局部特征信息.最后,在解码过程后,利用softmax函数输出分割结果.在LiTS数据集上该方法在多个评价指标中表现优异,精确度达到了95.1％.此外,在Data_67数据集上的相关实验也证明了该方法具有很好的泛化性能.实验表明,密集连接融合更多的局部信息,能够使肝脏分割模型的性能更加优异.