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1.
由于农村建筑物结构多样、空间分布复杂等特征,自动提取面临较多困难。针对该问题,本文提出采用膨胀卷积和金字塔池化表达的神经网络模型用于遥感影像中农村建筑物自动提取。在膨胀卷积神经网络模块中,通过改变孔尺寸的大小,获取不同感受野的特征信息;在金字塔表达方面,每个模块输入不同尺度的信息,且同时下采样的倍率也不同,获取多维的金字塔尺度特征;最终将提取的浅层及深层尺度特征信息进行融合,构建一个改进的适用于农村建筑物目标自动提取的深度学习模型。试验结果表明,与FCN-8s和DeepLab模型提取的结果相比,本文方法在农村建筑物提取中表现较好的性能,提取精度明显提高,且更好保留了目标边界细节信息,减少了噪声。 相似文献
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针对遥感影像水体提取网络模型特征捕捉能力差的问题,提出一种轻量级Unet模型。基于原Unet的编码-解码结构,使用轻量级网络MobileNetV3构建编码器以降低模型复杂度,避免连续下采样导致细节损失;将空洞空间金字塔池化模块作为编码网络与解码网络的连接桥,对编码网络传入的高级语义特征进一步处理;在网络阶跃连接部分,通过引入卷积注意力机制抑制非目标特征通道与特征信息的干扰,均衡提升网络的识别精度;使用交叉熵损失和Dice损失结合的综合损失函数适应训练集。经国产GF-6 PMS水体数据集实验,并将结果与单波段阈值法、NDWI指数法、SVM分类法、DeepLabV3+模型、Unet模型进行比较,结果表明：该模型能够准确区别水体与其他地物,分割精度达到93.78%,证明该方法具有较高的分割精度,能够准确提取水体信息。 相似文献
3.
针对现有路面裂缝自动化提取精度低和效率差的问题,该文提出一种结合条带池化改进U-Net网络的道路裂缝自动提取方法。该方法以U-Net网络为基础,将编码器与残差模块、空洞卷积相结合,增加网络深度扩大感受野,丰富裂缝提取信息、有效抑制噪声;使用注意力机制将编码与解码过程相连接,提升裂缝提取效率和准确率;以条带池化模块替换池化层,解决传统裂缝分割方法对条状特征提取精度差的问题。以CFD数据集为例,将该文方法与U-Net等其他4种提取方法进行对比分析。结果表明,结合条带池化改进U-Net网络的道路裂缝自动提取方法提取的裂缝完整,计算时间短,在指标F1上有明显提升。 相似文献
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水体的自动提取对于洪水监测、水资源管理等方面有着重要意义。本文提出了SegNet＿CRF语义分割方法,可从遥感影像上自动提取水体。首先,在SegNet编码器和解码器之间植入空洞卷积特征提取块,融合不同尺度的特征,然后在分类后处理中引入条件随机场,对提取结果进行精细化处理,最后与FCN、经典SegNet网络水体提取结果对比,结果表明,SegNet＿CRF网络结构在Recall、Precision以及F1-score指标上都有所提高,水体提取结果更加准确完整,抑制噪声能力更强。SegNet＿CRF网络可有效地实现水体提取任务。 相似文献
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针对目前利用高分遥感数据提取农村道路的研究与应用少,提取结果精准度不够的问题,提出了结合空洞卷积和ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构的改进全卷积农村道路提取网络模型DC-Net（Dilated Convolution Network）。该模型基于全卷积的编解码结构来提取道路深度特征信息,同时针对农村道路细长的特点,在解编码层之间加入了以空洞卷积为基础的ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构来提取道路的多尺度特征信息,在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大了特征感受野FOV（Field-of-View）,从而提高细窄农村道路的识别率。以长株潭城市群郊区部分区域为试验对象,以高分二号国产卫星遥感影像为实验数据,将本文提出的方法与经典的几种全卷积网络方法进行实验结果对比分析。实验结果表明：（1）本文所提出的道路提取模型DC-Net在农村道路的提取上具有可行性,整体提取平均精度达到98.72%,具有较高的提取精度;（2）对比几种经典的全卷积网络模型在农村道路提取上的效果,DC-Net在农村道路提取的精度和连结性、以及树木和阴影的遮挡方面,均表现出了较好的提取结果;（3）本文提出的改进全卷积网络道路提取模型能够有效地提取高分辨率遥感影像中农村道路的特征信息,总体提取效果较好,为提高基于国产高分影像的农村道路提取精度提供了一种新的思路和方法。 相似文献
6.
建筑物规模及其分布是衡量一个地区经济社会发展状况的关键指标,因此研究基于遥感影像的建筑物提取具有重要意义。现有神经网络方法在建筑物提取的完整度、边缘精确度等方面仍存在不足,由此提出一种基于高分遥感影像的多层次特征融合网络(multi-level feature fusion network,MFFNet)。首先,利用边缘检测算子提升网络对建筑物边界的识别能力,同时借助多路径卷积融合模块多个维度提取建筑物特征,并引入大感受野卷积模块解决感受野大小对特征提取的限制问题;然后,对提取的特征进行融合,利用卷积注意力模块进行压缩,经金字塔池化进一步挖掘全局特征,从而实现建筑物的高精度提取。并与当前主流的UNet、PSPNet(pyramid scene parsing network)、多路径特征融合网络(multi attending path neural network, MAPNet)和MDNNet(multiscale-feature fusion deep neural networks with dilated convolution)方法进行对比,使用亚米级的武汉大学航空影像数据... 相似文献
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针对经典深度学习语义分割网络对建筑物提取存在精度较低、边界模糊和小目标识别困难的问题,本文提出一种增强注意力门控的U型网络(advanced attention gate U-Net,AA＿UNet)用于改善建筑物提取的效果,该网络改进经典U-Net的结构,使用VGG16作为主干特征提取网络、注意力门控模块参与跳跃连接、双线性插值法代替反卷积进行上采样.实验采用武汉大学建筑物数据集(WHU building dataset,WHD)对比提出的网络与部分经典语义分割网络的提取效果,并探究网络改进的各个模块对提取效果的影响.结果显示：该网络对建筑物提取的总精度、交并比、查准率、召回率和F1分数分别为98.78%、89.71%、93.30%、95.89%、94.58%,各项评价指标均优于经典语义分割网络,且改进的各个模块有效提高了提取精度,改善了建筑物轮廓不清晰和小目标建筑物破碎的问题,可用于精准提取高分辨率遥感影像中的建筑物信息,对城市规划、土地利用、生产生活、军事侦察等具有指导意义. 相似文献
8.
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... 相似文献
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城市新增建设用地变化迅速频繁、场景复杂等因素导致变化检测结果出现欠分割或过分割等问题,基于此本文提出了一种融合注意力机制的密集连接金字塔网络用于城市新增建设用地变化检测。在编码阶段运用卷积注意力模型提升对变化信息的关注度,突出重要特征;采用密集连接空洞卷积空间金字塔池化模块实现多尺度特征的提取与融合,提高特征的利用率与传播效率;在解码阶段通过对提取的特征图进行上采样还原图像的空间尺度特征。试验结果表明,该方法有效改善了欠分割与过分割问题,变化检测效果更好。 相似文献
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由于三维激光点云的无序性、稀疏性、非结构性以及光谱纹理信息缺乏，使得点云的语义信息提取十分困难，而可以直接对原始非结构化点云进行语义分割的PointNet++网络无法考虑点云的空间相关性。针对这个问题，本文提出了一种结合自注意力机制的多特征融合点云语义分割网络，使用PointNet++和非局部信息统计注意力模块分别提取点云的多尺度特征和空间相关性特征，并融合两种特征以进行最终的点云分割。通过在ISPRS 3D语义分割数据集上进行对比实验，证明本文通过自注意力机制提取的空间相关性特征优于人工设计的特征，可以明显提高点云语义分割的精度，本文方法较PointNet++总体精度提升了4.5%。 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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针对传统SegNet应用于遥感影像建筑物分割出现分割不连续的问题,该文提出了一种改进的SegNet模型,并引入迁移学习方法,以提高遥感影像建筑物分割精度。以SegNet为基础,加入能够提取多尺度特征的改进空洞空间卷积池化金字塔模块,并引入跳层连接使分割结果更为精细。选取了FCN、SegNet、载入ImageNet预训练权重参数的SegNet作为对比算法,对遥感建筑物分割数据集Inria Aerial Image Labeling Dataset进行训练和测试。实验结果表明,在有限的迭代次数及实验区域内,该文算法拥有更好的分割效果和更强的泛化能力。 相似文献
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针对传统的高分影像建筑物提取方法存在分割精度低和分割边界模糊等问题,本文提出了一种基于U-Net3+模型的建筑地物语义分割方法。该模型以U-Net网络结构为基础,首先使用全尺度的跳跃连接将不同尺度的特征图相融合;然后通过深度监督从多尺度聚合的特征图中学习特征表达,并使用交叉熵损失函数进行训练;最后根据数据集特征,调试出不同的模型参数并以此模型进行测试,以达最佳的分割效果。试验结果表明,与U-Net和U-Net++模型相比,基于该方法的影像分割精度及地物边缘分割完整度均得到了显著提升,且当设置历元为15时,精度最高。使用该方法对高分辨率遥感影像中建筑物进行的分割试验,精度达96.62%,平均交并比(mIoU)达0.902 7,并减少了错分、漏分,同时也减少了模型参数,模型损失收敛速率快且缩短了训练周期,显著提升了建筑物提取精度。 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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胡明洪李佳田姚彦吉阿晓荟陆美李文 《测绘学报》2023,(5):808-817
针对深层卷积较难兼顾全局特征与局部特征从而导致提取建筑物边缘不准确和微小建筑物丢失的问题，以注意力机制和跳跃连接为基础提出SER-UNet算法。SER-UNet算法在编码器阶段耦合SE-ResNet和最大池化层，在解码器阶段关联SE-ResNet与反卷积层，通过跳跃连接将编码器提取的浅层特征和解码器提取的深层特征进行融合后输出特征图。验证SER-UNet算法的有效性，在MAP-Net网络并行多路径特征提取阶段使用SER-UNet算法替换原网络中的特征提取结构，分别在WHU数据集和Inria数据集上进行评估，IoU与精度分别达91.46%、82.61%和95.67%、92.75%,对比UNet、PSPNet、ResNet101、MAP-Net网络，IoU分别提高0.49%、0.14%、1.89%、1.57%,精度分别提高0.14%、1.06%、2.42%、1.09%。分析SER-UNet算法的泛化能力，将级联SER-UNet的MAP-Net网络在AerialImage数据集上进行提取验证，IoU与精度分别达85.32%和94.13%。结果表明，结合SER-UNet算法的MAP-Net并行... 相似文献
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针对大多数网络存在精度低,特征冗余,计算量大,训练时间长等问题,提出密集连接特征金字塔网络(DCFPN),将特征提取网络得到的特征图通过一组并行深度可分离空洞卷积进一步计算其全局语义信息,并搭建解码上采样网络,加入连接组合特征层的结构,对遥感影像进行语义分割实现崩滑体提取,较好地解决了参数量过多,计算时间较长和精度较低等问题.通过特征金字塔网络(FPN)和DCFPN在崩滑体数据集上的大量对比实验表明,DCFPN在崩滑体语义分割方面有更高的精度并且计算量更少,训练时间更短,能够更好地为应急抢险工作. 相似文献
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及时准确地获取耕地空间分布数据对于农业生产管理、产量估算、种植结构调整等具有重要意义。目前的耕地提取多基于多时相中低分辨率影像或单时相高分辨率影像,难以满足耕地破碎,农作物种植模式复杂的区域精度需求。基于此,本研究通过协同国产高分一号（GF-1）、高分二号（GF-2）和高分六号（GF-6）卫星影像,探索米级分辨率尺度下的耕地高精度提取方法。该方法以深度神经网络UNet为基础,通过协同GF-1/6的多时相优势和GF-2影像的高空间分辨率构建了CEUNet (Cropland Extraction UNet)模型,以充分挖掘耕地的时相特征和空间几何特征。同时,将基于CEUNet模型提取的米级耕地结果分别与基于UNet和多源不同分辨率遥感影像的语义分割（UNet＿m）、基于UNet和单时相高分辨率影像的语义分割（UNet＿s）、基于对象的随机森林分类（OBIA）、基于像元的随机森林分类（RF）提取的耕地结果展开对比,分析所提出的方法在不同区域的适宜性。结果表明,基于CEUNet模型提取的米级耕地总体精度达到92.92%,且基于CEUNet提取的耕地的逐像元验证结果在平均F1-Score值上相... 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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遥感图像目标检测是对目标视觉特征的描述与图像先验知识的表达,解译得到的信息无论在军事领域还是在民用领域都有着广泛的应用。针对复杂场景下遥感图像目标特征提取能力不足,目标尺度差异较大、方向任意且紧密排列,传统目标检测所使用的水平框难以准确定向等问题,提出了一种精细化多尺度特征的遥感图像定向目标检测算法。首先,设计了一种基于空洞卷积的上下文注意力网络,能够利用不同空洞率的卷积核捕获局部和全局语义信息,并利用注意力机制将语义信息整合到原始特征上,提升目标特征提取能力;其次,提出了一个精细化的特征金字塔网络,通过像素混洗的方式减少特征金字塔中的通道信息损失,强化网络对差异性大的多尺度目标特征信息的理解能力;最后,研究利用滑动顶点的方式回归定向的矩形框,更好地表示遥感图像内有向目标的位置。本文以Fast R-CNN OBB为基准,通过在目标检测公开数据集DOTA和HRSC2016上验证了算法的有效性,结果显示本文算法在DOTA数据集上与基准算法比较,平均精度(mAP)提升了22.65%,最终检测精度mAP达到了76.78%。在HRSC2016数据集上,最终检测精度mAP达到了89.95%。此外,本文算法较多种先进算法相比均有具有较好的提升。 相似文献
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针对实际采集场景下路面影像中病害受背景纹理噪声影响程度大、病害边缘模糊导致分割不准确的问题,该文提出了一种基于Res＿UNet和全连接条件随机场的路面病害像素级精准检测方法：(1)对路面影像进行灰度化、中值滤波和自适应直方图均衡化等预处理;(2)根据辽宁省多年份实测路面影像制作大规模、多场景、像素级路面病害数据集,然后融合注意力机制及Dense Crf优化Res＿UNet网络结构完成模型训练;并引入损失函数dice loss增强了该方法对细小病害提取的能力;(3)将深度卷积神经网络分割后的路面病害特征图导入全连接条件随机场,对预测的路面病害结果进行轮廓优化,其检测结果为获取路面裂缝宽度,进而评估路面病害等级奠定了基础。该文选用2 000张辽宁省农村公路实测路面影像,并以人工判读作为标准,分别从准确率、召回率和精确率3个方面验证本文方法、分水岭算法和Res＿UNet模型在实际工作环境下的农村公路路面病害分割性能。结果表明,方法的准确率为91.3%,召回率为87.8%,精确率为87.5%,路面病害轮廓提取更加精细,能够适应于复杂路面条件下病害高鲁棒分割。 相似文献