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采石业对国民经济起到积极作用的同时,给生态、环境和人居安全带来了隐患。目前,石矿区生态修复成为重要的生态文明建设问题。解决该问题的前提是识别采石场且确定石矿区边界。高分遥感对地观测和深度学习技术为高精度识别采石场并确定矿区边界提供了有效的途径。本文基于残差网络,设计了注意力金字塔结构和细节增强模块,以少量参数和极低计算复杂度为代价,从无人机高分遥感图像中有效识别石矿区。试验采用福建省南安市高分遥感图像和人工实地考察获取的石矿区边界真值作为数据源,构建用于卷积神经网络训练的数据集,并对算法精度进行验证。试验结果表明,本文方法速度快、精度高,可为石矿区生态修复提供可靠的支撑材料。 相似文献
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语义分割是高空间分辨率遥感图像分析和理解的核心内容之一。现有基于深度学习的语义分割网络会导致遥感图像高频信息损失,边界分割不准确。针对此问题,本文提出一种双解耦语义分割网络模型,将提取的两级特征图解耦为具有高频特性的边界特征和具有低频特性的主体特征,并将解耦后的边界和主体特征图进行融合,从而改善高分辨率遥感图像语义分割性能。进一步提出了一种顾及边界和主体的损失函数,对地物要素及其边界和主体部分进行优化学习。在ISPRS Vaihingen和Potsdam 2D高空间分辨率遥感图像数据集上进行试验,与已有的遥感图像语义分割网络模型结果比较,双解耦语义分割网络模型能有效提高地物要素分割精度。 相似文献
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为了充分利用遥感图像中丰富的细节信息和上下文信息,提高图像语义分割精度,提出一种深度融合网结合条件随机场模型的遥感图像语义分割方法。方法在全卷积神经网络框架中增加反卷积融合结构,搭建深度融合DFN (Deep Fusion Networks)网络,通过深层网络自动获取多尺度特征,避免人工设计和选择特征,提高模型的泛化能力;同时借助反卷积融合结构,利用多尺度信息,将浅层细节信息和深层语义信息相融合,提高模型的处理精度。由全连接条件随机场引入空间上下文信息,更好地定位边界,得到最终的语义分割结果。在遥感图像数据集上的实验结果显示:(1)随着不同尺度细节信息的融入,结果的边缘轮廓越精确、接近标签图像;(2)增加了空间上下文信息后,语义分割结果边缘更细化、准确,精度更高。实验表明,该方法可以有效提高遥感图像语义分割的精度,改善结果的过平滑现象。 相似文献
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深度学习的快速发展,为高分辨率卫星遥感影像解译提供了更好的技术手段和应用前景。围绕高分卫星遥感影像地表覆盖信息提取,利用高分辨率卫星遥感影像制作5种常见的地表覆盖类型的像素级样本数据集,并提出一种基于注意力增强与多尺度特征融合的语义分割方法,实现地表覆盖自动提取。通过影像波段选择、预训练模型迁移学习、损失函数改进等方法,提升语义分割模型识别精度,最优的提取结果中,5种地表覆盖类型的F1均值、IoU均值和总体精度分别达到了78.6%、66.8%、85.0%,除道路之外,耕草、林地、建筑、水体的F1均超过80%,且分类图斑边界能够与影像中的地物边界很好套合。实验表明建立的卫星影像地表覆盖分类样本数据集和分类方法,能够应用于高分辨率卫星影像地表覆盖信息提取。 相似文献
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遥感图像因具有丰富的语义信息和空间信息,增加了语义分割的难度。然而已有提取双模态特征的分割方法采用相同的主干网络,没有考虑互补特征的差异,存在特征提取、特征融合和上采样恢复细节信息不足等问题,无法准确高效的学习高分辨率遥感图像信息。因此,本文提出基于双模态高效特征学习的高分辨率遥感图像分割算法。首先,针对不同模态的遥感图像设计合适的编码器,高效的提取双模态特征,并通过交互加强模块减少不同路径特征之间的差异。其次,提出双模态特征聚合模块和深层特征提取模块进一步融合和提取双模态特征,使网络能够充分学习互补信息。最后,提出多层特征上采样模块,利用语义信息丰富的高层特征对细节信息丰富的低层特征进行加权操作,逐步上采样实现特征高效恢复,提升分割性能。实验结果表明,所提算法在ISPRS Potsdam和Vaihingen数据集上的总体精度分别达到了94.52%、90.45%,能够高效的提取并融合高分辨率遥感图像的双模态特征,提高遥感图像分割的准确率。 相似文献
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高空间分辨率遥感影像正被广泛应用,而传统分类算法在高分遥感影像上的精度和效率较差,深度学习语义分割算法在实际分类中泛化性较差.为了适应大范围高分遥感影像的特点,提出了一种基于U-Net网络的模拟退火超参数优化与深度可分离卷积语义分割模型.首先在U-Net网络基础上使用了深度可分离卷积模块来进行特征提取,在保持高效性的同... 相似文献
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高分辨率遥感图像语义分割在航空图像分析领域中具有重要的理论价值和应用价值。但由于高分辨率遥感图像中建筑物语义的丰富性和图像背景的复杂性,以往的分割方法往往容易产生边缘模糊、细节信息丢失和分辨率低等缺点。为了解决高分辨率卫星图像语义分割边界模糊和信息丢失的问题,本文提出一种端到端的卷积神经网络Dilated-UNet (D-UNet)。首先,通过改进U-Net网络结构,采用Dilation技术拓展四通道的多尺度空洞卷积模块,每个通道采用不同的卷积扩张率来识别多尺度语义信息,从而提取更丰富的细节信息。其次,设计了一种交叉熵和Dice系数的联合损失函数,更好的训练模型以达到预期分割效果。最后,在Inria航空图像数据集上进行综合评估与检验。实验结果表明,本文提出的遥感图像分割方法能够有效地从高分辨率遥感图像中进行像素级城市建筑物的分割,与其他方法相比,分割精度更高,具有较高的实际应用价值。 相似文献
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高分一号多光谱遥感数据的面向对象分类 总被引：3，自引：0，他引：3
文章针对高分一号(GF-1)高分辨率遥感数据,提出了一种基于多特征的面向对象遥感图像分类算法:首先,对GF-1卫星数据进行分水岭分割,并利用仿射不变矩形状特征算子获得遥感图像的几何特征;其次,利用主成分分析和灰度共生矩阵获得遥感图像的纹理特征;然后,基于多特征数据进行均值漂移滤波,并利用自动标记分水岭分割方法实现遥感图像分割;最后,结合基于像元的最大似然监督分类结果做投票分类处理,从而实现面向像元与面向对象相结合的遥感数据分类.以高分一号遥感数据进行分类实验,结果表明:本文方法可有效地提高遥感图像分类精度. 相似文献
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语义分割是智能机器人由感知智能迈向认知智能的重要基础,当前针对点云数据的语义分割方法存在实时性差、精度低等现象。本文系统分析了点云经球面投影所得的距离图像与自然图像的差异,为基于距离图像的实时语义分割网络设计提供了思路。通过分析发现,距离图像具有强空间相关性的特点,将强空间相关性与注意力机制相结合,提出基于空间注意力机制下的LiDAR点云实时语义分割方法SANet。该方法能够高效地聚合空间分布特征与上下文特征,且模型参数量较少,满足实时性的要求。在SemanticKITTI数据集上的试验表明,与其他优秀算法相比,SANet兼顾了实时性与准确性,显著提高了LiDAR点云语义分割的精度,可为自动驾驶及其他机器人应用领域提供辅助支撑。 相似文献
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及时准确地获取城中村的空间分布及其环境质量信息对于优化城市空间、改善人居环境具有重要意义。本文以广州市越秀区为例,提出了耦合GF-2高分遥感影像和百度街景影像的城中村识别方法。首先,从街景影像中提取越秀区的街道空间品质特征;其次,在对高分遥感影像预处理并进行多尺度分割的基础上计算光谱、形状、纹理、场景特征和建筑结构5类共计23个特征;最后,融合两种影像的特征用于构建随机森林分类器进行城中村识别。结果表明,基于高分影像和基于街景影像的城中村识别整体精度分别为94.5%和85.7%,Kappa系数分别为0.58和0.31,而两者融合后的分类精度和Kappa系数为96.1%和0.67;其中基于街景影像获取的度量街道空间品质的5个指标贡献了31.6%的特征重要性。鸟瞰视野高分影像和人本视角街景影像提供的信息综合互补,构建了更有区分度的特征空间,减少了城中村的错分现象。本文证实了高分影像和街景影像在特征尺度的融合提升了城中村识别精度。街景影像中的信息可以融入到高分遥感影像等数据源中,辅助进行城中村等非正规居住空间的识别。 相似文献
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高分辨率遥感影像目标形状特征多尺度描述与识别 总被引：1，自引：0，他引：1
在高分遥感影像中,同类地物目标形状具有多样性,单一尺度或单一形状模版不足以描述同类目标的形状。本文利用小波变换和Fourier描述子构建了一种目标形状的多尺度描述模型,并基于该模型给出了一种新的面向对象的高分遥感影像目标识别方法。从上到下,该模型采用尺度依次减小的小波近似系数对原始形状进行近似表示,并利用Fourier描述子对其进行定量描述。利用语义规则综合考虑多个尺度下的识别结果,得到最终识别结果,减小小尺度下分割目标破碎和大尺度下小目标无法识别造成的影响,提高识别精度。基于本文方法分别对高分遥感影像中的飞机和建筑物进行识别,对比实验表明,该方法具有较高识别精度。 相似文献
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准确获取塑料大棚的空间分布及其动态变化信息对农业发展规划、粮食评估、生态环境监测具有重要意义。高分辨率遥感影像可提供精细的塑料大棚形状、边界等细节信息,符合精准农业的发展需求,在重点区域塑料大棚精准调查中具有不可替代的优势。然而,目前基于高分辨率影像的塑料大棚解译模型面临先验信息不足、难以兼顾解译精度和模型复杂度的难题。针对此问题,提出一种融合新型塑料大棚指数(advanced plastic greenhouse index, APGI)与高分红绿蓝（red green blue,RGB）影像的塑料大棚语义分割模型。该模型主要由APGI语义分支、RGB语义分支和RGB细节分支等组成,并使用注意力机制,融合APGI指数包含的可靠先验信息和高分RGB影像提供的空间细节信息。此外,提出一种边界信息引导的模型训练机制,提升模型对塑料大棚边界像素的精确识别能力。研究发现,在注意力机制引导的融合框架下,中分辨率的APGI指数可有效提升高分影像的塑料大棚识别能力。实验证明,所提模型在明显提升塑料大棚解译精度的基础上,大幅精简了语义分割模型的参数量和计算复杂度,满足高分辨率影像塑料大棚快速、精准解译... 相似文献
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针对高分辨率遥感影像变化检测存在漏检和检测边界粗糙的问题,提出一种基于UNet++和注意力机制的高分辨率遥感影像变化检测算法.该算法采用UNet++网络作为基础网络提取特征,并在基本卷积单元中引入注意力机制突出重要特征,由此完成遥感影像端到端的变化检测.在高分辨率卫星影像变化检测数据集中进行了验证,相比于经典语义分割网络,该算法在精确率、召回率、F1值和总体精度上均有较大提升. 相似文献
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海陆分割对于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像海洋目标检测、海岸线提取等任务具有重要意义。针对实际应用中多分辨率SAR图像海陆分割难题,提出了一种基于上下文与边缘注意力的海陆分割方法。该方法利用通道注意力机制融合不同尺度和层次的上下文特征,设计了边缘提取支路提供边缘信息,进一步提高了海陆边界的分割准确率。同时,构建了基于高分三号卫星数据的多分辨率SAR图像海陆分割数据集,该数据集涵盖了多个分辨率,包括港口、岛屿等多种海陆边界类型。并基于所构建的多分辨率SAR图像海陆分割数据集,对所提网络的有效性和各模块的作用进行了实验分析。实验结果表明,所提网络的整体预测准确率和平均交并比分别达到了98.21%和96.47%,能够较好地完成海陆分割任务。 相似文献
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《国土资源遥感》2021,(1)
为了快速准确获取煤炭矿区的地物信息,以达到辅助安排和部署矿区安全生产工作的目的,采用无人机低空遥感拍摄的方式获取了矿区内的高清影像数据,并提出一种基于面向对象和深度学习的矿区无人机影像地物提取方法。首先利用面向对象的分类方法配合人工校正,制作用于深度学习语义分割的标签,再采用FCN-32s,FCN-8s和U-Net 3种深度学习语义分割模型提取图像特征,训练出3种不同的分类模型,并基于此提出多数投票和打分算法2种集成模型改进地物提取精度。实验结果表明,面向对象结合深度学习方法的地物提取准确率、Kappa系数较传统面向对象方法均有明显提升。其中打分集成模型识别效果最好,在测试集上的整体准确率为94.55%,高出面向对象方法 5.96百分点; Kappa系数为0.819 1。 相似文献
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为有效监测具有填挖、采剥等行为的工程活动情况,本文提出了一种用于像素级露天工程活动图斑提取的遥感多特征语义分割模型。该模型以高分二号(GF-2)光学遥感影像为数据源,采用U-Net深度神经网络架构,通过人工标注构建了反映露天工程活动的影像样本集,并提取样本的多维特征投入模型进行训练,从而实现了工程活动图斑的快速识别。试验结果显示,本文方法对露天工程活动图斑的总体识别精度可达87.36%,平均精度达86.78%,优于KNN、SVM两种传统分割方法,为工程活动自动化监管提供了技术参考。 相似文献
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图像分割是对图像进行感兴趣区域提取与识别的基础,是图像分析的关键步骤.基于区域分割的JSEG算法是一种既融合了颜色信息又融合了空间信息的图像分割方法,在普通图像和视频图像中都能得到良好的分割结果.将这一算法引入到遥感影像的分割中,并对其做出改进,使之适用于多光谱遥感影像和纹理特征复杂的遥感影像的区域分割.实验结果表明,该算法很好的解决了由于影像中复杂的地物信息而产生的不同区域边界模糊的问题. 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