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针对基于人工提取特征的传统分类方法无法有效表达高空间分辨率遥感影像高层语义信息,且需要大量高质量训练数据,而带标签样本数据匮乏的问题。迁移学习运用已有知识对不同但相关领域问题进行求解,可有效解决目标领域中仅有少量标签样本数据的学习问题。该文提出利用迁移学习,基于卷积神经网络的深度学习模型进行高分影像场景分类。首先,基于ImageNet预训练的卷积神经网络Inception-v3模型提取高分影像数据的特征向量;然后,将特征向量作为输入数据训练一个新的单层全连接神经网络,经少量带标签影像场景数据训练后得到最终分类结果。该方法在UC Merced、AID和Wuhan 7类场景影像数据集上分别取得99%、93.3%和96.6%的准确率,相比已有方法,有效提高高分影像场景分类精度,同时说明知识迁移在高分影像场景分类领域的可行性。 相似文献
2.
近年来基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感影像场景分类成为广泛关注的焦点.由于现有深度卷积神经网络对遥感场景影像的几何形变不具有稳健性,本文提出了一种基于深度迁移可变形卷积神经网络(DTDCNN)的场景分类方法.该方法先利用大型自然场景数据集ImageNet上训练的深度模型提取遥感影像的深度特征,然后引入可变形卷积层,进一步学习对遥感场景的几何形变具有稳健性的深度特征.结果表明:增加可变形卷积后,DTDCNN在AID、UC-Merced和NWPU-RESISC45数据集上的精度分别提高了4.25％、1.9％ 和4.83％.该方法通过对场景中不同目标进行感受野自适应调整,增强了空间采样位置能力,有效提高了遥感场景分类的精度. 相似文献
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针对基于人工提取特征的传统分类方法无法有效表达高空间分辨率遥感影像高层语义信息,且需要大量高质量训练数据,而带标签样本数据匮乏的问题。迁移学习运用已有知识对不同但相关领域问题进行求解,可有效解决目标领域中仅有少量标签样本数据的学习问题。该文提出利用迁移学习,基于卷积神经网络的深度学习模型进行高分影像场景分类。首先,基于Image Net预训练的卷积神经网络Inception-v3模型提取高分影像数据的特征向量;然后,将特征向量作为输入数据训练一个新的单层全连接神经网络,经少量带标签影像场景数据训练后得到最终分类结果。该方法在UC Merced、AID和Wuhan 7类场景影像数据集上分别取得99%、93.3%和96.6%的准确率,相比已有方法,有效提高高分影像场景分类精度,同时说明知识迁移在高分影像场景分类领域的可行性。 相似文献
4.
《测绘科学》2021,(6)
针对基于人工提取特征的传统分类方法无法有效表达高空间分辨率遥感影像高层语义信息,且需要大量高质量训练数据,而带标签样本数据匮乏的问题。迁移学习运用已有知识对不同但相关领域问题进行求解,可有效解决目标领域中仅有少量标签样本数据的学习问题。该文提出利用迁移学习,基于卷积神经网络的深度学习模型进行高分影像场景分类。首先,基于Image Net预训练的卷积神经网络Inception-v3模型提取高分影像数据的特征向量;然后,将特征向量作为输入数据训练一个新的单层全连接神经网络,经少量带标签影像场景数据训练后得到最终分类结果。该方法在UC Merced、AID和Wuhan 7类场景影像数据集上分别取得99%、93.3%和96.6%的准确率,相比已有方法,有效提高高分影像场景分类精度,同时说明知识迁移在高分影像场景分类领域的可行性。 相似文献
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《测绘科学》2020,(6)
针对基于人工提取特征的传统分类方法无法有效表达高空间分辨率遥感影像高层语义信息,且需要大量高质量训练数据,而带标签样本数据匮乏的问题。迁移学习运用已有知识对不同但相关领域问题进行求解,可有效解决目标领域中仅有少量标签样本数据的学习问题。该文提出利用迁移学习,基于卷积神经网络的深度学习模型进行高分影像场景分类。首先,基于Image Net预训练的卷积神经网络Inception-v3模型提取高分影像数据的特征向量;然后,将特征向量作为输入数据训练一个新的单层全连接神经网络,经少量带标签影像场景数据训练后得到最终分类结果。该方法在UC Merced、AID和Wuhan 7类场景影像数据集上分别取得99%、93.3%和96.6%的准确率,相比已有方法,有效提高高分影像场景分类精度,同时说明知识迁移在高分影像场景分类领域的可行性。 相似文献
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联合显著性和多层卷积神经网络的高分影像场景分类 总被引：3，自引：2，他引：1
高分辨率遥感影像中的场景信息,对于影像解译和现实世界的理解具有重要意义。传统的场景分类方法多利用中、低层人工特征,但是高分辨率遥感影像的信息丰富,场景构成复杂,需要高层次的特征来表达。本文提出了一种联合显著性和多层卷积神经网络的方法,首先利用显著性采样获取包含影像主要信息的有意义的块,将这些块作为样本集输入卷积神经网络中进行训练,获得不同层次的特征表达,最后联合多层特征利用支持向量机进行分类。两组高分影像场景数据UC Merced 21类和Wuhan 7类试验表明,显著性采样能够有效地获取主要目标,减弱其他无关目标的影响,降低数据冗余;卷积神经网络能够自动学习高层次的特征,相比已有方法,本文方法能够有效提高分类精度。 相似文献
7.
针对因样本量小而导致的遥感图像场景分类精度不高的问题,结合非下采样Contourlet变换(NSCT)、深度卷积神经网络(DCNN)和多核支持向量机(MKSVM),提出了一种基于多尺度深度卷积神经网络(MS-DCNN)的遥感图像场景分类方法。首先利用非下采样Contourlet变换方法对遥感图像多尺度分解,然后对分解后的高频子带和低频子带分别用DCNN训练得到了不同尺度的图像特征,最后采用MKSVM综合多尺度特征并实现遥感图像场景分类。对标准遥感图像分类数据集的试验结果表明,本算法能够结合低频和高频子带对不同类别场景的识别优势,对遥感图像场景取得较好的分类结果。 相似文献
8.
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
9.
为充分利用遥感影像的多尺度特征，解决遥感影像尺度差异、类间相似和类内差异等现象给高精度场景分类造成的困难，本文提出了一种注意力引导特征融合和联合学习的遥感影像场景分类方法。首先，利用深层卷积神经网络提取影像不同层次的特征图；然后，利用设计的残差注意力机制增强不同层次特征图的语义信息、抑制冗余噪声信息；最后，使用全局均值池化获取不同层次特征图的全局信息以构建特征向量，并将不同层次的特征向量融合，3个不同层次的特征向量及融合后的特征向量分别采用独立的全连接层进行分类。利用联合损失训练网络参数，采取多分类器决策级融合的方式提高预测的稳健性。在UC Merced、AID和NWPU-RESISC45数据集上的试验结果表明，本文方法显著改善了对相似场景及类内差异显著场景的辨识能力，与使用多尺度特征的同类型场景分类方法相比，总体分类精度分别提高0.84%、4.04%和4.43%。 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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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
12.
深度残差网络的多光谱遥感图像显著目标检测 总被引：2，自引：2，他引：0
本文侧重于介绍智能化摄影测量深度学习的深度残差方法。显著目标检测致力于自动检测和定位图像中人最感兴趣的目标区域。多波段遥感图像因其更加丰富的光谱信息和揭示观测目标物理属性的能力在目标检测中获得重要应用。传统的显著目标检测方法通过手工设计特征,计算图像各像素或者超像素与邻域像素或者超像素之间的对比度检测显著目标。随着深度学习的巨大发展,特别是全卷积神经网络的引入,基于深度卷积网络的显著目标检测算法取得重要进步。然而,由于数据获取和标记的困难,多波段遥感图像显著目标检测的研究依然主要采用手工设计特征。本文研究基于深度卷积神经网络的多波段遥感图像显著目标检测算法,提出一种基于深度残差网络的自上而下的多光波段遥感图像显著目标检测网络,该网络可以有效挖掘深度残差网络不同层次上的显著性特征,以端对端方式实现显著目标检测。为了应对多波段遥感图像数据量有限、无法训练深度残差网络的问题,本文提出通过浅层神经网络从RGB图像直接生成多波段遥感图像,实现光谱方向的超分辨率。在现有多波段遥感图像和可见光图像显著目标检测数据集上的试验结果超过当前最好方法10%以上,验证了本文方法的有效性。 相似文献
13.
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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级联卷积神经网络的遥感影像飞机目标检测 总被引：1，自引：0，他引：1
传统遥感影像飞机目标检测算法依赖于人工设计特征，对大范围复杂场景和多尺度的飞机目标稳健性较差，基于深层卷积神经网络的目标检测算法通常难以有效应对大幅影像的目标搜索和弱小目标检测问题，针对上述问题，本文提出了一种基于级联卷积神经网络的遥感影像飞机目标检测算法。首先根据全卷积神经网络能够支持输入任意大小图像的特点，采用小尺度浅层全卷积神经网络对整幅影像进行遍历和搜索，快速获取疑似飞机目标作为兴趣区域，然后利用较深层的卷积神经网络对兴趣区域进行更精确的目标分类与定位。为提高卷积神经网络对地物目标的辨识能力，在卷积层中引入多层感知器，并在训练过程中采取多任务学习与离线难分样本挖掘的策略；在测试阶段，建立影像金字塔进行多级搜索，并结合非极大值抑制消除冗余窗口，从而实现由粗到精的飞机目标检测与识别。对多个数据集下多种复杂场景的遥感影像进行测试，结果表明，本文方法具有较高的准确性和较强的稳健性，可为大幅遥感影像的飞机目标检测问题提供一个快速高效的解决方案。 相似文献
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特征提取策略对高分辨率遥感图像场景分类性能影响的评估 总被引：3，自引：1，他引：2
高分辨率遥感图像场景分类方法主要涉及两个环节:特征提取以及特征分类,分类器的设计已经相对成熟,当前工作的重点是特征提取策略的研究。为了进一步推动特征提取策略的研究,将特征提取策略对高分辨率遥感图像场景分类性能的影响进行了定性和定量评估。首先,回顾了高分辨率遥感图像场景分类的发展历程;然后,对现有高分辨率遥感图像场景分类方法的特征提取策略进行分类总结,并从理论上将各类特征提取策略对场景分类性能的影响进行定性评估;最后,在3个规模较大的数据集上对多种特征提取策略进行实验对比,将不同特征提取策略对场景分类性能的影响和各数据集的复杂度进行定量评估。 相似文献
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针对高光谱图像分类中对光谱信息利用不足的问题,提出一种基于卷积神经网络在光谱域开展的分类算法。该算法通过构建五层网络结构,逐像素对光谱信息开展分析,将全光谱段集合作为输入,利用神经网络展开代价函数值的计算,实现对光谱特征的提取与分类。实验中采用三组高光谱遥感影像数据进行对比分析,以India Pines数据集为例,提出的基于卷积神经网络的分类方法的分类正确率达到90.16%,比RBF-SVM方法高出2.56%,相比三种传统的深度学习方法高出1%~3%,训练速度也较为理想。实验结果表明,本文所提出的算法充分利用了高光谱图像中逐像素点的光谱域信息,能够有效提高分类正确率。与传统学习算法相比,在较少训练样本的情况下,更能发挥其良好的分类性能。 相似文献