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基于深度学习的高分辨率遥感影像光伏用地提取 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来我国光伏产业发展迅猛,随之也产生了诸多用地问题,通过遥感技术提取光伏用地,监测光伏用地分布与用地状况,对于光伏产业健康发展具有重要意义。本文提出一套基于深度学习方法的高分辨率遥感影像光伏用地自动提取方法,该方法利用GF-1等卫星影像和Google Earth影像构建光伏用地样本,基于ResNeSt-50作为骨干网络的DeepLab V3+模型实现深度学习语义分割算法,并结合计算机图形学方法对深度学习结果进行后处理,实现了面向高分辨率遥感影像较通用的且高精度的光伏用地自动提取。该方法的深度学习模型验证精度mIoU值达0.899 2,提取结果具有良好的边缘精度且具有广泛的适用性,支持GF-1、ZY-3、GF-6、GF-2和Google Earth等影像。 相似文献
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融合多特征改进型PSPNet模型应用于复杂场景下的建筑物提取 总被引：1，自引：0，他引：1
针对复杂场景下高分辨率遥感影像中建筑物提取精度低的问题,本文提出了一种融合多特征改进型PSPNet模型,在PSPNet网络的基础上,加入膨胀卷积模块并融合图像的浅层特征。试验结果表明,融合多特征改进型PSPNet模型的预测结果总体精度为95.90%,建筑物提取精度平均为77.77%,均高于其他模型。其在不同场景上的表现有所差异：复杂场景1的预测精度为80.35%;以城中村建筑物为主的场景2的预测精度为75%;以高层建筑物为主的场景3的预测精度为78.11%。因此本模型可有效地提升高分辨率遥感影像中复杂场景下的建筑物提取精度。 相似文献
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构建时空融合模型进行水稻遥感识别 总被引：1，自引：0，他引：1
传统变化检测手段进行水稻遥感识别受"云污染"和影像间配准误差导致的变化检测误差累积及"椒盐"现象的影响,水稻遥感识别精度低。本文提出时空融合模型(Temporal-Spatial-Fusion Model,TSFM)进行水稻遥感识别,旨在综合像元在时间、空间维度上的信息定义像元的水稻时空归属度,根据时空归属度划分阈值提取水稻。实验结果表明:在不同窗口尺度下,TSFM在整体和"云污染"区域对水稻提取均达到了较高精度。当窗口尺度为3×3时,水稻提取的用户精度、制图精度和总体精度分别达到93.4%、83.5%和87.9%。在不同窗口尺度下水稻提取的用户精度、制图精度、总体精度均高于分类后比较PCC(Post-Classification Comparison)和多数投票法(Majority Voting,MV);在"云污染"区域,水稻识别总体精度均在92.0%以上,水稻制图精度比PCC、MV分别至少提高了14.0%、7.6%。有效地解决了传统变化检测作物遥感识别存在的误差累积问题,在一定程度上避免了"云污染"和"椒盐"现象对识别结果的影响。另外,初步探讨了TSFM水稻提取精度与景观特征关系,发现在景观规整区域适宜采用较小的窗口,在破碎区域适宜采用较大的窗口。该方法的成功实施,为大范围开展秋粮作物遥感识别,消除"云"影响进行了前期实验探讨。 相似文献
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基于SPOT 5图像的岩溶地貌单元自动提取方法 总被引：3，自引：0，他引：3
通过对峰林、峰丛和岩溶洼地3者的地理特征和影像特征的研究,基于遥感图像本底值提出了能有效反映目标特征的遥感指数——植被指数、土壤亮度指数、图像主成分变换第1主成分值及地形数据等,并构建了遥感指数的集成计算法,建立了遥感自动提取模型.指数集成运算法能够有效地增大峰丛、峰林与其他地物之间的光谱差异,使这些岩溶地貌单元的灰度值高于其他地物,从而利于岩溶地貌单元提取阈值的自动选取.基于构建的遥感自动提取模型先提取了峰丛、峰林信息,并在此基础上提取了岩溶洼地信息.经实验研究表明,该方法具有较高的提取精度和效率. 相似文献
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获取光伏电池板的空间分布及动态变化信息对于国土调查、资源环境监测和能源结构评估具有重要意义,然而,传统的光伏电池板的识别依赖于人工设计的中低层次特征,无法克服对象光谱不确定性、空间结构类型复杂等难题,算法普遍存在稳健性不强、效率不高等问题。目前,基于场景单元从遥感影像中提取空间信息,多数算法仅建立在少数标准数据集上,未考虑实际应用中遥感图像质量、空间分辨率等因素对图像场景深度特征表达的影响,制约了遥感技术在城市结构、经济社会知识挖掘方面的深入应用。针对以上情况,本文基于卷积神经网络（CNN）采用迁移学习和模型微调的策略,在中等分辨率的Landsat影像上进行光伏电池板场景识别。结果表明,本文方法能够提取电站场景的多层次特征,在形态结构复杂的电站场景中取得了较好的识别效果。 相似文献
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高分辨率遥感影像场景的多尺度神经网络分类法 总被引：5，自引：3，他引：2
高分辨率遥感影像场景分类是实现复杂场景快速自动识别的基础,在军事、救灾等领域有十分重要的意义。为了在有限的遥感数据集上获得高识别精度,本文提出了一种基于联合多尺度卷积神经网络模型的高分辨率遥感影像场景分类方法。不同于传统的卷积神经网络模型,JMCNN建立了一个具有3个不同尺度通道的端对端多尺度联合卷积网络模型,包括多通道特征提取器、多尺度特征联合和Softmax分类3个部分。首先,多通道特征提取器提取图像中、高层多尺度特征;然后,多尺度特征联合对多个通道的中、高层多尺度特征进行多次融合以增强特征表达;最后,Softmax对高层特征进行分类。本文在UC Merced和SIRI遥感数据集进行测试,试验表明JMCNN模型在特征表达和计算速度方面均有显著提高,在小样本数据量下分别达到89.3%和88.3%的识别精度。 相似文献
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《现代测绘》2020,(2)
高分辨率遥感影像的道路提取能够广泛应用于自动驾驶及地图导航的研究,现有道路自动提取方法精度较低。随着人工智能技术的发展,人工神经网络算法得到推广,将其应用于高分辨率遥感影像的道路提取也在探索研究之中。提出一种基于图像分割及神经网络的高分辨率遥感影像道路提取方法,以减少大量的人工预处理工作,提高道路识别提取效率。针对传统方法用于复杂影像分析的参数难以确定的问题,首先采用影像分割技术获得影像对象,然后对影像对象进行纹理特征、形状特征、光谱特征的计算,并使用BP神经网络进行训练,形成分类模型。基于得到的分类模型进行道路的自动提取,在仿真实验中获得了较好的精度,识别准确率达到87.6%。 相似文献
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针对海洋遥感数据多源、异构特点显著、采用传统文件型或关系型数据库难以有效集成管理的问题,该文提出了面向海量多源影像数据集成管理的多传感器影像建模技术。在系统分析各类数据存储、组织结构的基础上,分别构建元数据模型和数据模型;数据模型由惟一标识ID、元数据信息、快视图、空间特征和影像数据实体构成,并由ID进行关联;提出了元数据的自动提取与匹配方法,实现了多源遥感影像数据元数据和快视图的自动提取,以及元数据与数据文件、空间特征和快视图的自动匹配,构成了海量多源遥感影像数据统一入库和集成管理的基础。该文提出的方法在我国海洋部门遥感影像数据管理系统中得到了成功应用,有助于提升现有海洋遥感影像数据集成管理和信息化的服务能力。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像中道路交叉口难以用固定几何和光谱特征描述的问题,该文提出了一种基于像元结构指数的交叉口提取方法。采用自适应光谱异质性阈值来提取像元形状特征,较好地适应了不同交叉口之间的场景特征差异;构建了像元形状与交叉口结构的量化映射关系,赋予特征语义信息,从而保证了提取结果的合理性。基于城区复杂场景高分遥感影像的交叉口提取实验表明:所提方法能够准确定位交叉口中心点,并检测道路交叉结构;另外,该方法对于交叉口支路发生变化的情况也具有适用性,定性与定量分析表明了该文方法的有效性。 相似文献
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高分辨率遥感影像中耕地特征复杂，人工目视解译和传统的遥感影像分类方法提取能力有限，无法实现大范围的自动化高精度耕地提取。深度学习技术因具有较强的地物表达能力，在遥感影像信息自动提取方面表现出了优越的性能，为大范围耕地的精细化自动提取提供了新的思路。探究不同典型网络模型在不同景观特征耕地提取上的适用情况对耕地提取质量和效率的提升具有重要意义。基于此，本研究以高分一号及高分二号融合的2 m分辨率数据为数据源，采用改进的金字塔场景解析网络MPSPNet(Modified Pyramid Scene Parsing Network)和UNet网络模型，应用于山东省的耕地精细自动化提取，并与传统面向对象的方法对比，探究两种深度卷积神经网络模型在大尺度耕地自动提取中的适用性。研究获得以下结论：（1） MPSPNet模型和UNet模型在区/县尺度的耕地提取上性能优于传统的面向对象的分类方法，在全省尺度的耕地提取上总体精度优于90%且无明显差异。（2）耕地景观特征是影响两模型耕地提取效果的重要因素，模型的选择对耕地提取效果无明显影响。在耕地景观指数较低的地块规则平整的区域，模型提取效果较好，在耕地景观... 相似文献
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为了捕捉遥感影像中丰富的上下文信息与多尺度的地物信息,改进集成模型的策略,提高语义分割精度,提出一种融合周期递增余弦退火与多尺度空洞卷积的高分辨率遥感影像语义分割方法。方法引入多尺度并行的空洞卷积,有利于捕捉更大范围的上下文信息,在不增加参数的情况下,提高网络对多尺度对象的辨识能力;使用全连接条件随机场引入空间和边缘的上下文信息,提高网络对遥感影像的细节分割能力;引入周期递增的余弦退火策略调整学习率,获得合适数量的局部最优解,集成局部最优解进一步提升网络在像素上的分类能力。在Gaofen Image Dataset数据集上的实验结果表明,多尺度并行空洞卷积可以充分捕捉遥感影像上的多尺度地物信息,能有效辨识复杂对象;空间和边缘上下文信息的引入使语义分割对象的边界辨识更精准;周期递增余弦退火策略能明显减少集成模型的推理时间,模型的总体精度与Kappa系数均优于目前主流的语义分割模型。 相似文献
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遥感图像复杂场景道路提取过程受树木和建筑物阴影,以及荒地、空地等因素干扰较多。针对利用DeepLabV3+网络模型进行道路提取时存在的道路信息不完整和细节信息丢失的问题,本文提出了一种改进DeepLabV3+网络的遥感影像道路提取方法。该方法以轻量级的MobileNetV2作为骨干网络进行特征提取,采用空间金字塔池化模块获得多尺度道路信息特征,从而减少道路遥感图像细节的损失,并提高网络模型的道路提取精度。在DeepGlobe数据集上进行道路提取试验的结果表明,该方法在提升准确率的基础上,有效降低了计算的复杂度;像素准确率和交并比分别达79.7%、64.3%,均优于DeepLabV3+网络及其他经典网络模型,表现出更优异的道路提取能力。 相似文献
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露天煤矿开采易对区域生态环境产生不利影响,对其进行高效监管有利于矿区环境保护和可持续发展。随着遥感技术和人工智能的发展,基于高分辨率遥感影像的露天煤矿区场景自动识别成为可能。本文针对单标签学习算法在场景子区域识别中识别率较低的问题,将多标签学习策略和地理学第一定律相结合,提出一种基于子区域多标签学习的露天煤矿区场景识别方法。为了区分露天煤矿区场景与其周边场景,设置了6类矿区标签和7类非矿区标签,对9768张场景子区域图像进行标注,构建多标签数据集,利用该数据集训练基于多标签学习的Inception-v3模型。场景识别时,首先将一幅覆盖研究区的遥感影像划分为相同大小的子区域并进行多标签分类;然后对含有矿区标签的子区域,利用地理学第一定律对其矿区标签的相关性和完整性进行判定,识别出属于露天煤矿区场景的子区域。胜利西露天煤矿区识别实验结果表明：该方法提取的结果最接近真值,显著高于单标签学习的识别精度;其子区域多标签分类F1分数达到0.857,与单标签学习中性能最好的ResNet50模型相比,提高了8个百分点。本文提出的方法能够自动提取子区域内多类标签的有效特征,提高露天煤矿区场景识别的精度,其识别结果可为露天矿区开采管理提供数据支撑。 相似文献
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《测绘科学》2020,(4)
针对高分辨率遥感影像道路提取过程中,深度学习方法较传统提取方法虽可有效地提高地物提取的精度,但需要大量样本训练,消耗较多计算资源,且大量高质量训练样本难以获得等问题,该文提出了一种将支持向量机(SVM)与卷积神经网络(CNN)结合的适用于小样本的道路提取混合模型,该模型能够在小样本训练时保证道路提取的精度。采用数据增强、正则化等方法优化训练策略,丰富小样本道路特征库,设计结合SVM的深度卷积神经网络结构来提取道路在影像中的高维特征,降低模型计算量,减少计算时间。以谷歌高分辨率遥感影像作为实验数据,用不同训练样本量来训练模型并验证道路提取的精度;同时,将该文提出的方法与逻辑回归(LR)模型、光谱结合SVM模型以及VGG16深度学习模型进行了道路提取效果的对比分析。结果表明:该文倡导模型方法在小样本情况下可以提取较高精度道路;与其他3种方法比较,该文方法能够快速构建与训练模型,在满足精度要求的同时,极大地提高了高分辨率遥感影像道路提取的效率,为道路数据的快速更新与变化检测提供了新的技术支持。 相似文献
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高光谱端元自动提取的迭代分解方法 总被引：8，自引：2，他引：8
混合像元线性分解技术是进行高光谱影像处理的常用方法,应用这种方法的一个主要问题是难以有效、自动地确定影像的端元光谱。利用非监督的方法快速自动提取高光谱遥感图像的端元光谱是解决这个问题的主要技术手段。根据迭代误差分析思路,通过对线性混合像元模型分解的误差传播分析后,得到了端元选择的约束条件。结合端元存在的空间信息,自动提取出端元光谱并进行了混合像元分解。利用不同地区、不同传感器的高光谱数据实例测试了该文的方法,分析和讨论了选择迭代初始值与参数阈值的敏感性问题。研究结果表明此方法可以自动提取端元光谱,并且精度较高。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(2)
针对资源三号(ZY-3)多光谱影像的特点,提出一种结合最小二乘原理与阈值法的云检测方法。在阈值法进行初始云提取的基础上,利用正则化最小二乘进行云像元的再次提取,克服了高分辨率遥感影像上云与道路、房屋等地物容易混淆的问题。与现有云检测方法进行对比,利用阈值法与正则化最小二乘进行云检测的整体精度和Kappa系数明显高于阈值法、阈值与K均值聚类相结合的方法,达到了支持向量机云检测方法相同的精度水平,但是效率明显高于后者。将该方法应用于不同时相和场景的遥感影像,算法云像元提取的整体精度在97%以上,Kappa系数在0.9以上。分析表明,该算法能够对不同下垫面情况下的云像元进行有效地识别。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像场景复杂,现有的目标识别算法检测率较低且速度较慢的问题,提出了一种改进的RFB Net模型。算法在RFB Net模型的基础上构建特征金字塔网络,融合高层语义信息和低层特征信息,提高了网络识别能力。为验证该算法性能,以遥感影像中飞机目标为例进行了实验验证。以油罐和立交桥目标为例,对该算法的推广性进行了实验验证。结果表明,改进的RFB Net模型在遥感影像目标识别中精度较高、速度较快,且具有较好的推广性。 相似文献
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