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针对基于像素的谱聚类计算量大、效率低,且受到影像斑点噪声影响严重的问题,该文结合极化合成孔径雷达影像的统计特性,提出了一种基于超像素的极化合成孔径雷达影像谱聚类算法。该方法首先用基于梯度分割影像的分水岭算法得到影像的初始分割;然后按区域邻接关系合并含像素个数较少的极小区域得到超像素图像;最后以超像素为基本数据单元,采用修正Wishart距离作为超像素之间的距离度量标准,通过Nystrm逼近的采样方法获得最终的分类结果。最后利用模拟数据和1991年获取的荷兰Flevoland地区L波段稻田数据验证了该算法的有效性,总体分类精度达到了98.17%。 相似文献
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提出了一种基于均值漂移和谱图分割的极化SAR(PolSAR)影像分割方法。首先,通过均值漂移算法对PolSAR影像进行过分割处理,并基于Wishart统计分布和假设检验的方法构建边缘检测器,充分利用了PolSAR影像的全极化信息提取边缘信息;然后,在过分割和边缘信息的基础上构建相似性度量矩阵,并采用归一化割准则实现PolSAR影像的分割。该算法充分利用了均值漂移算法过分割的特点,降低了谱图分割算法的运算代价,并结合谱图分割算法全局优化的优点改善了PolSAR影像的分割结果;最后,利用Radar-sat-2全极化影像进行了实验,并采用改进的分割效果评价方法实现了精度评价。实验表明,该算法有效地实现了PolSAR影像的分割,显著提高了谱图分割算法的效率,分割结果优良,分割精度优于eCognition软件中的多尺度分割方法。 相似文献
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在遥感大数据时代,遥感影像智能解译是挖掘遥感大数据价值并推动若干重大应用的关键技术,如何将知识推理和数据学习两类解译方法有机联合已成为遥感大数据智能处理的重要研究趋势。由此提出了面向遥感影像解译的遥感领域知识图谱构建与进化方法,建立了顾及遥感成像机理和地理学知识的遥感领域知识图谱。在遥感领域知识图谱支撑下,以零样本遥感影像场景分类、可解释遥感影像语义分割以及大幅面遥感影像场景图生成3个典型的遥感影像解译任务为例,研究了耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式。在零样本遥感影像场景分类实验中,所提方法在不同的可见类/不可见类比例和不同的语义表示下,都明显优于其他方法;在可解释遥感影像语义分割实验中,知识推理与深度学习的联合方法取得了最好的分类结果;在大幅面遥感影像场景图生成实验中,知识图谱引导的方法精度明显高于基准的频率统计方法。遥感知识图谱推理与深度数据学习的融合可以有效提升遥感影像的解译性能。 相似文献
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基于深度学习的高分辨率遥感影像自动变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
我国城市化发展迅速,地表利用信息处于不断变动中,及时掌握这些变化信息十分必要.但实际作业中,变化信息获取方式仍然以高人力成本方法,如实地外业调查或者目视遥感影像判读为主,生产效率低.因此,本文提出了一种基于语义分割的深度学习变化检测方法.首先,利用编码-解码深度卷积网络,实现遥感影像地物的自动分类;然后,利用Mean-Shift方法分割前后期影像,融合其光谱、纹理和语义信息等特征,对比前后期影像的特征差异,提取出变化置信度图;最后通过EM算法分割变化与未变化类生成二值变化图,得出变化区域范围.该方法为自动化实现地物变化监测提供了有效的解决办案,实验证明,该方法相比人工以及传统分类模型具有更好的检测精度,有效降低了内外业工作量. 相似文献
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针对DeepLabv3+语义分割网络难以获取极化合成孔径雷达(PolSAR)图像数据分布的问题，该文提出了一种生成对抗网络(GAN)框架下的语义分割方法。其中，GAN的生成器为轻量级复数DeepLabv3+,它能充分提取PolSAR数据的幅度和相位中所蕴含的丰富目标特征，获取精细的语义分割结果；GAN的判别器为实数多分辨卷积神经网络，它和生成器进行对抗学习后，能进一步使得语义分割后的数据分布逼近于真实标签。4个PolSAR数据集的实验结果表明，该文所提方法比DeepLabv3+和轻量级复数DeepLabv3+具有更高的平均交并比、整体精度和平均像素精度。 相似文献
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室内三维点云数据精准语义分割是实现深层次室内空间应用的基础。针对现有三维点云数据语义分割方法存在目标不完整和不一致的问题,本文提出了一种几何特征与深度神经网络联合优化的室内三维点云语义分割方法。该方法首先利用深度学习实现室内结构信息语义标签的初步提取,然后利用几何与颜色特征的点云分割方法对原始数据进行精确分割,最后利用概率模型将深度学习语义分割结果与几何分割结果进行交叉融合,实现语义分割结果的联合优化。基于开放数据集对本文提出的分割方法进行了精度和有效性验证,分别采用室内场景简单到复杂的三组室内点云数据进行了测试,试验结果表明,本文提出的方法能够有效提升室内三维点云语义分割精度。 相似文献
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极化合成孔径雷达观测系统获取的影像需要经过极化定标处理才能进行定量的分析与应用。当前的极化定标方案普遍采用分布式地物解算串扰和交叉极化通道不平衡误差,需要在定标前选取满足一定散射特征的分布式地物作为定标参考样本。利用螺旋散射的极化特征与分布特点,提出了一种新的极化定标参考地物自动提取方法。该方法根据极化目标分解构建螺旋散射比率特征,并采用自适应阈值分割方法自动提取地物样本。采用C波段机载极化雷达影像进行实验,结果表明,所提方法能够保持影像极化定标的准确性,并能提高极化定标的精度。 相似文献
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为了解决模糊支持向量机(FSVM)算法应用于全极化SAR影像分类而产生的聚类中心陷入局部过适应问题,本文提出了一种基于模糊分割理论结合RBF神经网络的全极化SAR影像分类方法。主要利用模糊聚类分割、极化分解、纹理特征提取等,构建待分类地物特征集,并通过SGE进行监督降维,采用降维后的待分类地物极化表征完成RBF分类器训练,实现全极化SAR影像监督分类。最终通过C波段Randsat-2全极化SAR数据进行实测检验,结果表明,该方法使得分类结果区域一致性增强,充分地保存了待分类地物细节信息。 相似文献