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遥感图像配准是许多遥感应用的重要步骤之一。卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取的图像高层特征在图像分类和检索问题上表现优异,能够克服低层配准特征的表达能力有限、容易受到干扰等问题。因此对利用CNN特征进行遥感图像配准开展研究。首先,针对遥感图像配准问题,对CNN中的全连接层特征和不同聚合大小的卷积层特征进行了研究;然后,对利用CNN特征进行图像配准的方法进行了分析;最后,将CNN特征与尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征在图像的旋转角度、缩放倍数和亮度依次变换时的配准性能进行了对比分析。实验结果表明,在匹配精度和正确对应点的数量方面,CNN特征比SIFT方法具有更好的匹配性能;对变换后的图像而言,微调后的CNN特征比SIFT特征具有更强的鲁棒性。 相似文献
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卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Networks）具有强大的特征提取能力,应用于高光谱图像特征提取取得了良好的效果,双通道CNN模型能够分别提取高光谱图像的光谱特征和空间特征,并实现了特征的决策级融合。局部二值模式LBP（Local Binary Patterns）是一种简单但有效的空间特征描述算子,能够减轻CNN特征提取的压力并提高分类精度。为了充分利用CNN的特征提取能力及LBP特征的判别能力,提出一种双通道CNN和LBP相结合的高光谱图像分类方法,首先,采用1维CNN（1D-CNN）模型处理原始高光谱数据提取深层光谱特征,同时采用另一个1D-CNN模型处理LBP特征数据进一步提取深层空间特征,然后,将两个CNN模型的全连接层进行连接,实现深层光谱特征和空间特征的融合,并将融合特征输入到分类层中完成分类。实验结果表明,该方法在Indian Pines数据、Pavia University数据及Salinas数据上能够分别取得98.54%、99.73%、99.56%的分类精度,甚至在有限数量的训练样本条件下也能取得较好的分类效果。 相似文献
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基于卷积神经网络的高光谱图像分类是当前的研究热点,先后发展了空洞卷积、可形变卷积等先进模型。然而,现有可形变卷积只在空间维偏移,忽略了高光谱图像光谱之间的差异信息。为此,本文将可形变卷积从空间维扩展到光谱维,设计了光谱可形变卷积,提出了光谱可形变卷积网络SDCNN (Spectral Deformable Convolutional Neural Network)。首先,利用全连接层学习光谱可形变卷积的偏移量,采用线性差值对图像光谱维进行特征校准;其次,采用多层1×1卷积进行光谱维特征聚合;最后,使用三维卷积层提取光谱—空间联合特征。不同于空间可形变卷积,光谱可形变卷积只在光谱维上进行偏移,可以为不同类别选择更合适的特征波段,提升模型的判别性。在国际通用测试数据Indian Pines、University of Pavia以及University of Houston上进行了实验,结果表明：本文提出的SDCNN方法优于其他深度学习方法,在相同样本条件下取得了更高的分类精度,总体精度达到了98.86%(Indian Pines,10%/类)、99.81%(University of P... 相似文献
4.
高分辨率遥感影像具有复杂的几何结构和空间布局,传统的卷积神经网络的方法仅能提取场景图像中的全局特征,忽略了上下文的关系,导致特征的表达能力受限,制约了分类精度提高。针对此问题,本文提出一个面向高分辨率遥感影像场景分类的CNN-GCN双流网络,该算法包含CNN流和GCN流两个模块。CNN流基于预训练DenseNet-121网络提取高分影像的全局特征;而GCN流采用由预训练VGGNet-16网络得到的卷积特征图构建邻接图,再通过GCN模型提取高分影像的上下文特征。最后,通过加权级联的方式有效地融合全局特征和上下文特征并利用线性分类器实现分类。本文选取AID、RSSCN7和NWPU-RESISC45共3个具有挑战性的数据集进行实验,得到的最高分类精度分别是97.14%、95.46%和94.12%,结果表明本文算法能够有效地表征场景并取得具有竞争力的分类结果。 相似文献
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针对卷积神经网络的特征表达方法难以满足大规模遥感图像检索需要的问题,该文将卷积层特征和全连接层特征进行联合,提出一种基于卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索方法。该方法提取不同卷积层特征作为图像的局部特征,提取全连接层特征作为感兴趣区域,并对二者进行跨层整合得到新的图像特征并应用于图像检索。实验结果表明,与利用单一的全连接层或者卷积层特征以及传统的经典检索方法相比,该方法取得了很好的检索结果,能够更好地保留图像的全局信息和空间结构信息,提高遥感图像检索的性能。 相似文献
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为了提高基于高空间分辨率遥感影像的建筑物震害损毁评估精度,引入深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)模型,提出一种利用DCNN全连接层特征结合支持向量机(support vector machine,SVM)进行遥感影像建筑物震害损毁区域检测的方法。首先,利用神经网络前馈方式从DCNN全连接层提取训练样本和待检测区域的特征;然后,基于样本训练SVM分类器;最后,对待检测区域的所有区块进行分类预测和投票确定是否损毁。以2010年海地地震遥感影像为例,建筑物损毁检测正确率可以达到89%,相比于传统的特征提取方法正确率提高了4%。实验结果表明该方法在建筑物震害损毁检测方面具有一定的应用潜力。 相似文献
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《国土资源遥感》2018,(4)
复杂场景分类对于挖掘遥感图像中的价值信息具有重要意义。针对于遥感图像的复杂场景分类,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型的分类方法,在该方法中构建了8层CNN网络结构,并对输入图像进行预处理操作以进一步增强模型的适应性,且在模型分类器的选择问题上提供了Softmax和支持向量机2种分类器,使其能够自动化提取特征,避免了前期繁琐的图像处理和人工提取特征等过程。在UC Merced Land Use和Google of SIRI-WHU这2组数据集中进行实验,结果表明,相比于CNN with Overfeat feature和SRSCNN方法,该模型提高了2%以上的分类精度,且2种分类器的总体分类精度均能达到95%以上。 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
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遥感影像的云修复是改善影像质量、降低数据成本的一种重要手段。使用Landsat 8影像研究卷积神经网络在云修复中的应用,提出一种影像信息重建的新式网络结构——边缘辅助的门控卷积网络（edge-guided gated convolutional network,EGCN）。该网络以多时相数据作为含云影像上被遮挡信息的辅助数据,主干网络为多时空门控卷积网络（spatial-temporal based gated convolutional network,STGCN）,在多尺度特征融合模块引入一种改进的非局部（non-local,NL）模块——门控非局部（gated non-local,GNL）来替代传统的卷积层,并以边缘特征提取网络（edge network,ENet）为分支,从边缘信息层面进行特征引导。实验结果表明,GNL模块和ENet的加入均有助于提升云修复效果。 相似文献
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针对卷积神经网络特征维度高且单层特征不能准确表达复杂高分辨率遥感影像语义信息的问题,本文提出了一种提取低维卷积神经网络（LDCNN）深层次特征进行多核SVM分类的场景分类方法。首先将预训练的卷积神经网络改造成低维网络结构,其次提取低维网络的不同深层特征并进行不同核函数的SVM分类,找到对应的最优核函数;然后将多种最优核函数加权融合成为一个新的合成核;最后进行多核SVM分类。试验表明,本文方法不仅特征维度低,且通过多核SVM能够充分结合各层特征的优点,在两个标准数据集上均取得了99%以上的分类精度。此外,该试验还证明了本文方法具有较强的迁移学习能力。 相似文献
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影像匹配在多种计算机视觉任务中起着重要的作用.提出一种用于影像匹配的多尺度视觉相似度比较网络.该网络基于孪生网络结构进行构建,将普通卷积与空洞卷积进行融合,使得卷积神经网络在多个尺度上提取到的视觉特征实现互补.首先,网络的输入由两幅待匹配的影像组成,使用权值共享的两个网络分支分别提取两幅影像的深度特征;其次,在网络中与... 相似文献
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针对传统方法在度量建筑物面要素几何形状时,未能考虑形状认知的视觉特征因素且形状特征需要人为定义等问题,该文提出一种建筑物几何形状度量方法。首先,利用深度卷积神经网络的图像特征学习特性,结合自动编码机的自监督学习能力,构建基于机器自监督学习的建筑物面要素几何形状度量神经网络;其次,利用建筑物图像形状大数据对网络进行训练;最后,利用训练完成的神经网络识别并提取建筑物形状特征集并作为形状度量的结果。实验表明,该方法形状度量结果区分度高,一定程度上克服了人为定义形状特征的缺点,且与视觉感知结果基本一致。 相似文献
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遥感图像应用发展对图像质量的要求越来越高,不同质量的遥感图像往往需要不同的处理方法和参数。通过遥感图像质量等级分类研究,不仅能够为遥感图像的处理提供先验信息,还能够对遥感图像的客观质量评价和传感器的成像效果进行评估。为了克服现有的遥感图像质量等级分类方法计算参数获取困难、等级数量少的缺点,利用深度学习方法的分类机能,通过改进特征提取网络和等级分类设计,建立了一种基于深度卷积神经网络的遥感图像质量等级分类模型。通过质量等级分类预处理后,利用经典的深度学习方法进行目标检测实验。结果表明,所提方法在西北工业大学遥感图像数据集上质量等级分类的准确率、召回率、精确率和F1最高能达到0.976、0.972、0.974和0.973, 优于传统算法。利用卷积神经网络实现遥感图像质量等级分类,既拓展了深度学习的应用领域,又为遥感图像质量评估提供了一个新方法。 相似文献
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基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感影像场景分类 总被引：2，自引：0，他引：2
场景分类对于高分辨率遥感影像的理解和信息提取具有重要意义。传统方法利用低、中级或语义特征来对影像的场景进行判别,但是针对高分影像涵盖的细节多、类别复杂等特点,中低层特征无法对影像语义进行准确描述。本文提出了一种基于深度卷积神经网络DCNN场景分类模型。首先利用卷积层对影像的纹理、颜色等低阶特征进行提取,然后利用池化层对重要特征进行筛选,最后将提取到的特征进行组合,形成高阶语义特征,利用高阶语义特征对高分影像进行场景分类。为了解决模型的过拟合问题,使用了数据增广、正则化及Dropout提高模型的泛化能力。本文方法在UC Merced-21取得了91.33%的准确率,相比于传统方法,有效地提高了分类精度,同时证明了深度卷积神经网络在遥感影像分类领域优越性。 相似文献
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基于增强DeepLabV3网络的高分辨率遥感影像分类 总被引：1，自引：0，他引：1
由于高分影像具有地物细节丰富、类别差异大等特点,现有的卷积神经网络影像分类方法普遍存在分类精度低、地物边界不准确等问题。鉴于此,本文提出一种基于增强DeepLabV3网络的影像分类模型。首先构建R-MCN网络结构,利用大小不同的卷积核并结合残差网络的思想进一步提取浅层网络的多尺度、多层次的特征信息;然后采用可学习的上采样方式,并将R-MCN提取的特征与高阶的语义信息相融合;最后通过提出的Mloss损失函数,获得遥感影像的地物分类结果。试验结果表明,相对于传统的卷积神经网络,本文方法能细化地物的边缘信息,改善分类效果,获得更高的影像分类精度。 相似文献
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ABSTRACTRice mapping with remote sensing imagery provides an alternative means for estimating crop-yield and performing land management due to the large geographical coverage and low cost of remotely sensed data. Rice mapping in Southern China, however, is very difficult as rice paddies are patchy and fragmented, reflecting the undulating and varied topography. In addition, abandoned lands widely exist in Southern China due to rapid urbanization. Abandoned lands are easily confused with paddy fields, thereby degrading the classification accuracy of rice paddies in such complex landscape regions. To address this problem, the present study proposes an innovative method for rice mapping through combining a convolutional neural network (CNN) model and a decision tree (DT) method with phenological metrics. First, a pre-trained LeNet-5 Model using the UC Merced Dataset was developed to classify the cropland class from other land cover types, i.e. built-up, rivers, forests. Then, paddy rice field was separated from abandoned land in the cropland class using a DT model with phenological metrics derived from the time-series data of the normalized difference vegetation index (NDVI). The accuracy of the proposed classification methods was compared with three other classification techniques, namely, back propagation neural network (BPNN), original CNN, pre-trained CNN applied to HJ-1 A/B charge-coupled device (CCD) images of Zhuzhou City, Hunan Province, China. Results suggest that the proposed method achieved an overall accuracy of 93.56%, much higher than those of other methods. This indicates that the proposed method can efficiently accommodate the challenges of rice mapping in regions with complex landscapes. 相似文献
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针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类。该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类。实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点。 相似文献
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联合卷积神经网络与集成学习的遥感影像场景分类 总被引：1，自引：0，他引：1
针对人工设计的中、低层特征难以实现复杂场景影像的高精度分类以及卷积神经网络依赖大量训练数据等问题，结合迁移学习与集成学习，提出了一种联合卷积神经网络与集成学习的遥感影像场景分类算法。首先基于迁移学习的思想，利用在自然影像数据集上训练好的多个深层卷积神经网络模型作为特征提取器，提取图像多个高度抽象的语义特征；然后构建由Logistic回归和支持向量机组成的Stacking集成模型，对同一图像的多个特征分别训练Logistic模型，将预测概率结果融合构建概率特征；最后利用支持向量机对概率特征训练和预测，得到场景影像的分类结果。利用UCMerced_LandUse和NWPU-RESISC 45两种不同规模的遥感影像数据集进行试验，即使在只有10%的数据作为训练样本情况下，本文方法能够分别达到90.74%和87.21%的分类精度。 相似文献
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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集、卫星数据集II（东亚）与Inria航空影像数据集作为实验数据进行测试, 结果发现,所提方法提取出的建筑物更为完整,边界更加精确。 相似文献