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高光谱遥感域自适应分类旨在利用有标注样本的源域知识对无标注的目标域场景进行分类,是高光谱跨场景分类的重要方法之一。目前流行的域自适应分类方法利用对抗训练模式实现目标域与源域的特征对齐,但未考虑源域知识是否充分转移至目标域这一关键问题。为了有效提取并迁移源域知识,本文提出一种基于对抗与蒸馏耦合模式的高光谱遥感自适应分类方法 UDAACD(Unsupervised Domain Adaptation by Adversary Coupled with Distillation)。该方法采用类内样本自蒸馏方式对源域信息进行提炼,提高自适应分类模型对源域监督知识的提取能力;同时,构建知识蒸馏与对抗耦合机制使目标域与源域特征在对抗与蒸馏中实现对齐,利用对抗与蒸馏耦合机制相互补充、相互促进,提升高光谱遥感知识从源域至目标域的迁移能力,进而完成目标域高光谱影像的无监督分类。本文选用Pavia University、Pavia Center、Houston 2013及Houston 2018高光谱遥感场景数据集进行了4组跨场景图像分类实验,结果表明所提出的模型优于其他高光谱域自适应方法,在相同样本条件... 相似文献
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针对传统道路提取方法应用于新数据泛化能力不足的问题,研究了通过特征迁移和编解码网络实现跨数据域的道路提取方法。首先,构建了基于编解码网络的道路提取基本模型,用于实现单一数据来源的道路提取任务。然后,基于道路提取网络结构和循环一致性原则,提出了用于跨数据域图像特征迁移的循环生成对抗网络,使目标域图像映射入源域特征空间。使用预训练的道路提取模型处理特征迁移后的目标域图像,即可实现跨数据域道路提取任务。试验结果表明,本文所提方法能够拓展道路提取网络的泛化能力,准确有效地提取跨数据域图像中的道路目标。相较于未特征迁移的结果,本文所提方法大幅改善了道路提取指标,使得F1提升了50%以上。本文方法不需要目标域的标注信息,也不需要对道路提取网络进行微调训练,而只需训练由目标域向源域的特征迁移模型,所耗时间和人力成本较低,因而具有良好的应用价值。 相似文献
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针对当前立面窗户重建存在的精细结构缺失、标注数据获取困难、迁移学习精度不高的问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的半监督精细窗户结构识别方法。该方法使用纹理影像进行信息提取,基于半监督学习的方式,从大量无标签数据中构建生成对抗网络模型,提升了模型的泛化能力和抗干扰能力。实验表明,本文方法可以明显提升小样本下建筑立面窗户的种类识别精度和参数回归精度,应用于实际建模之中也取得了良好的效果。 相似文献
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使用机器学习进行遥感影像标注的一个重要前提是有足够的训练样本,而样本的标注是非常耗时的。本文采用了域适应的方法来解决遥感影像场景分类中小样本量的无监督学习问题,提出了结合对抗网络与辅助任务的遥感影像域适应方法。首先建立了基于深度卷积神经网络的遥感影像分类框架;其次,为了学习到域不变特征,在标签分类器的基础上增加域分类器,并使域损失函数在其反射传播时的梯度与标签损失的梯度相反,从而保证域分类器不能区分样本来自于哪个域;最后引入了辅助分类任务,扩充了样本的同时使网络更具泛化能力。试验结果表明,本文方法优于主流的无监督域适应方法,在小样本遥感影像无监督分类中得到了较好的效果。 相似文献
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遥感影像敏感目标隐藏是保证遥感资源安全共享的关键。针对传统方法存在的目标检测不完全、补全结果不可靠的问题,提出了一种基于Transformer结构的遥感影像敏感目标自动隐藏方法。首先利用以Swin Transformer为主干网络的Cascade Mask R-CNN（region-based convolutional neural network）实例分割优化模型检测敏感目标并生成掩膜区域,同时设计了RSMosaic（remote sense Mosaic）合成数据方法减少人工标注数据;然后,基于色相-饱和度-明度（hue-saturation-value, HSV）空间的阴影检测模型扩展掩膜区域;最后,引入MAE（masked autoencoders）模型实现目标背景生成。以飞机目标为例,与Partial-Connvolutios和EdgeConnec进行了对比实验。结果表明,相比传统方法,该方法在敏感目标实例分割中的边界框与像素掩膜AP值分别提升了13.2%与11.2%;在使用RSMosaic合成数据后,边界框与像素掩膜AP值可分别再提升9.39%与14.16%, 且图像修补中的平均绝对误差和最大平均差异提升80%以上,实现了结构合理、纹理清晰的敏感目标自动隐藏效果。 相似文献
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多光谱数据的降维处理对基于深度学习的单木树冠检测研究有重要意义,如何使用合适的降维方法以提高单木检测的精度却少有研究讨论。本文使用无人机搭载多光谱相机进行航拍作业,采集研究区内银杏树种多光谱影像。将原始多光谱影像通过特征波段选择、特征提取、波段组合的方法生成5种不同的数据集用于训练3种经典的深度学习网络FPN-Faster-R-CNN,YOLOv3,Faster R-CNN。其中由波段组合方法得到的近红外、红色、绿色波段组合在不同类型的目标检测网络中都有最好的检测结果,其中FPN-Faster-R-CNN网络对银杏树冠的检测精度最高为88.4%,由OIF指标得到的蓝色、红色、近红外波段组合信息量最高,但在所有网络中的平均检测精度最低,仅为79.3%。实验结果表明：在不同波段降维方法中,若降维后的影像中目标物体的色彩与背景差异较明显,且轮廓清晰,则深度学习网络对树冠的检测可获得较好的结果。而影像自身的信息量则对深度学习网络的树冠检测能力的提升作用有限。本研究中针对多光谱影像的降维方法分析,为基于深度学习的单木树冠检测研究提供了重要的实验参考。 相似文献
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矢量C-V模型的高光谱遥感影像分割 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱遥感影像除了包含普通2维影像所具有的空间信息还包含了1维光谱信息,传统的针对2维影像的分割方法不能很好地应用于高光谱遥感影像。为此,本文提出一种能够同时处理多波段影像的高光谱遥感影像矢量C-V模型分割方法。首先选出高光谱遥感影像中目标与背景对比度较大的波段,并通过计算波段相关系数,去除其中的冗余信息形成新的波段组合,进而根据所确定的波段组合构建高光谱遥感影像矢量矩阵;在此基础上,构造基于该矢量矩阵的矢量C-V分割模型。模型中通过引入基于梯度的边缘引导函数,在保留传统C-V模型基于区域信息进行影像分割的基础上,利用影像的边缘细节信息,增强了模型在异质区域和复杂背景情况下对目标边缘的捕捉能力,提高了对高光谱遥感影像的分割精度和速度。最后利用HYPERION数据进行仿真实验,并将实验结果和传统C-V模型和相关方法进行了对比,结果表明,本文方法能够在短时间内有效地分割高光谱遥感影像,与传统方法相比,具有分割精度更高运算速度更快的特点。 相似文献
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随着遥感影像的分辨率不断提升,基于可见光遥感影像地物目标检测和轮廓提取的研究越来越受到关注。基于深度学习的方法提出一个利用遥感影像进行地物目标检测和轮廓提取的一体化模型,旨在解决遥感影像地物目标检测和轮廓提取中繁复的手工标注和传统算法效果不佳的难题。以船舶为研究对象,在HRSC2016遥感数据集上进行验证,单类目标检测精度可以达到79.50%,4类目标检测精度为63.45%,轮廓提取精度可以达到97.40%。结果证明,提出的模型可以实现基于遥感影像的自动化、智能化的船舶目标轮廓提取。 相似文献
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高分辨率遥感影像语义分割的半监督全卷积网络法 总被引：1，自引：0，他引：1
在遥感领域,利用大量的标签影像数据来监督训练全卷积网络,实现影像语义分割的方法会导致标签绘制成本昂贵,而少量标签数据的使用会导致网络性能下降。针对这一问题,本文提出了一种基于半监督全卷积网络的高分辨率遥感影像语义分割方法。通过采用一种集成预测技术,同时优化有标签样本上的标准监督分类损失及无标签数据上的非监督一致性损失,来训练端到端的语义分割网络。为验证方法的有效性,分别使用ISPRS提供的德国Vaihingen地区无人机影像数据集及国产高分一号卫星影像数据进行试验。试验结果表明,与传统方法相比,无标签数据的引入可有效提升语义分割网络的分类精度并可有效降低有标签数据过少对网络学习性能的影响。 相似文献
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针对高分遥感影像用于滑坡智能识别缺少高清训练集的问题,在组建高清滑坡训练集过程中,为充分利用低分辨率滑坡影像,本文采用基于增强型生成对抗网络模型(ESRGAN)实现了低分辨率滑坡影像集超分辨率重建。ESRGAN模型在SRGAN模型基础上,通过移除批归一化层、加入多级残差网络与残差缩放系数,提升了生成器的特征提取性能与稳定性,并采用迁移学习方法,基于毕节滑坡影像集与云南南景高速公路滑坡影像集进行试验验证。试验结果表明,基于迁移学习的ESRGAN模型在峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)方面获得更高得分,超分辨率重建取得更优结果。本文研究结果为获取滑坡高分辨率遥感影像集提供了一种新的技术方法。 相似文献
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Availability of reliable delineation of urban lands is fundamental to applications such as infrastructure management and urban planning. An accurate semantic segmentation approach can assign each pixel of remotely sensed imagery a reliable ground object class. In this paper, we propose an end-to-end deep learning architecture to perform the pixel-level understanding of high spatial resolution remote sensing images. Both local and global contextual information are considered. The local contexts are learned by the deep residual net, and the multi-scale global contexts are extracted by a pyramid pooling module. These contextual features are concatenated to predict labels for each pixel. In addition, multiple additional losses are proposed to enhance our deep learning network to optimize multi-level features from different resolution images simultaneously. Two public datasets, including Vaihingen and Potsdam datasets, are used to assess the performance of the proposed deep neural network. Comparison with the results from the published state-of-the-art algorithms demonstrates the effectiveness of our approach. 相似文献
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高分五号(GF-5)搭载的高光谱传感器兼顾宽覆盖和高分辨率的特性,但在实际应用中宽覆盖范围内各种地物类别的标注十分困难。当标记样本很少甚至没有标记样本时,遥感图像分类异常困难。此时,可以采用域适应方法,借助已标记的历史数据(源域)实现对未标记数据(目标域)的分类。本文提出了一种基于稀疏矩阵变换的关联对齐域适应分类算法。首先,利用稀疏矩阵变换估计源域和目标域的协方差矩阵;然后,运用协方差关联对齐方法估计源域到目标域的变换矩阵;接着,运用估计得到的变换矩阵将源域数据进行变换,使得其与目标域对齐;最后,在变换后的源域数据上建立分类器,实现对目标域数据的分类。本文的算法在两个真实的GF-5高光谱数据集上进行了验证。实验结果表明,本文算法要优于常用的子空间对齐算法和关联对齐算法。特别地,在黄河口GF-5数据上,本文算法比原始关联对齐方法的最近邻分类准确率提升了3.5%,支持向量机分类准确率提升了2.3%。 相似文献
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针对基于深度学习的分类模型在训练样本较少时所遭受的潜在过拟合问题,提出一种具备过拟合抑制的生成式对抗网络分类算法,并应用于高光谱图像分类.该算法在每次迭代时,首先,依据训练样本的标签信息使判别器网络拟合训练样本的数据分布;然后对训练样本的高维特征进行均值最小化,该过程会重新更新判别器网络参数,减小参数的值和方差,以抑制... 相似文献
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遥感图像数据规模大，光照、遮挡等情况复杂，目标密集、尺度不一以及缺乏大量带标注图像用于训练深度网络等特点对遥感图像分割的完整性和正确性造成了更大的挑战。针对深度卷积网络中因多次卷积造成分辨率显著下降，像素类别预测精度降低的问题，本文在深度卷积编码—解码网络的基础上设计了一个采用完全残差连接和多尺度特征融合的端到端遥感图像分割模型。该模型具有两方面优点：首先，长距离和短距离的完全残差连接既简化了深层网络的训练，又为本层末端融入了原始输入信息，增强了特征融合。其次，不同尺度和方式的特征融合使网络能够提取丰富的上下文信息，应对目标尺度变化，提升分割性能。本文通过对ISPRS Vaihingen和Road Detection数据集做数据扩充并进行实验，分别从平均IOU、平均F1值两方面对模型进行评价。通过与目前先进的模型以及文献中的研究成果进行比较，结果表明本文所提模型优于对比模型，在两个数据集上的平均IOU分别达到了85%和84%，平均F1值分别达到了92%和93%，能够有效提高遥感图像目标分割的完整性和正确性。 相似文献
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Land cover classification using remotely sensed data requires robust classification methods for the accurate mapping of complex land cover area of different categories. In this regard, support vector machines (SVMs) have recently received increasing attention. However, small number of training samples remains a bottleneck to design suitable supervised classifiers. On the other hand, adequate number of unlabeled data is available in remote sensing images which can be employed as additional source of information about margins. To fully leverage all of the precious unlabeled data, integration of filtering in a transductive SVM is proposed.Using two labeled image datasets of small size and two large unlabeled image datasets, the effectiveness of the proposed method is explored. Experimental results show that the proposed technique achieves average overall accuracies of around 4.5–7.8%, 0.8–2.6% and 0.9–2.2% more than the standard inductive SVM (ISVM), progressive transductive SVM (PTSVM) and low density separation (LDS) classifiers, respectively on larger domains in case of labeled datasets. Using image datasets, visual interpretation from the classified images as well as the segmentation quality reveal that the proposed method can efficiently filter informative data from the unlabeled samples. 相似文献
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多时相遥感影像语义分割色彩一致性对抗网络 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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针对多模态、多尺度的高分辨率遥感影像分割问题,提出了结合空洞卷积的FuseNet变体网络架构对常见的土地覆盖对象类别进行语义分割。首先,采用FuseNet变体网络将数字地表模型（digital surface model,DSM）图像中包含的高程信息与红绿蓝（red green blue,RGB）图像的颜色信息融合;其次,在编码器和解码器中分别使用空洞卷积来增大卷积核感受野;最后,对遥感影像逐像素分类,输出遥感影像语义分割结果。实验结果表明,所提算法在国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS)提供的Potsdam、Vaihingen数据集上的mF1得分分别达到了91.6%和90.4%,优于已有的主流算法。 相似文献