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针对深度学习样本制作技术稀缺以及样本复用性差等问题,本文围绕自然资源督察业务、测绘生产项目等需求,面向深度学习算法和模型,基于多源多时相卫星遥感影像,结合已有地理国情监测数据、基础地理信息数据等资料,对水体、林地、推填土等典型自然资源要素,开展了遥感影像处理、样本数据制作、质量控制、成果入库等方面的技术研究,初步建立了一套面向深度学习的遥感影像样本库建设技术体系,有效促进了样本数据的统一管理、重复利用和动态更新。 相似文献
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赵宇虹 《测绘与空间地理信息》2021,44(3):133-136,139
随机森林算法已经应用于遥感影像信息提取领域,但鲜有对其应用发展的总结和归纳.本文介绍了随机森林分类方法的基本原理,并阐述其在多源遥感数据(多光谱数据、高光谱数据、SAR数据)信息提取以及分类数据集筛选中的应用研究,通过说明其在分类精度验证、模型可移植性以及算法改进等方面的研究进展,对随机森林分类方法在今后的发展进行了展望.该研究有助于初学者对随机森林分类方法进行初步了解,有一定的推广作用. 相似文献
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耕地保护事关国家粮食安全、生态安全和社会稳定,是国计民生的头等大事。深度学习技术在海量数据分析领域的广泛应用,为高效、精准的遥感影像解译提供了技术基础。本文研究了基于深度学习的遥感影像解译技术,利用遥感影像数据和对应的矢量数据构建了可供训练的解译样本库,并提出了一种基于深度残差网络结构的解译模型。通过试验证明了该模型的实用性,实现了对试验区域主要地类面积的变化监测,对比多期影像解译结果和增减挂钩等业务数据,验证了耕地复垦的实施情况。结果表明,深度学习遥感影像解译技术在耕地保护领域有较广泛的应用前景。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(8)
提出了一种基于金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing net,PSP Net)的深度学习算法。以湖北省遥感影像为实验数据,借助PSP Net的上下文场景解析能力,研究湖北省30 m分辨率的土地覆盖。实验使用了湖北省Landsat卫星影像中507景900×600像素的标准分幅影像,通过预处理生成了适用于深度学习的样本集。选择其中300景为样本,包括训练集240个、预测集44个和验证集16个。使用快速特征嵌入卷积结构(convolutional architecture for fast feature embedding,CAFFE)下的PSP Net模型对样本数据进行训练,设置了10×10-10的学习率,选择了第100万次的训练模型,很好地防止了数据的过拟合。通过模型的泛化和样本的泛化与迭代,对湖北省2000年、2005年、2010年3期的Landsat卫星影像土地覆盖进行分类,分类精度分别达到82.2%、83.4%和83.7%。研究结果表明,基于PSP Net的深度学习算法可以快速、有效和精确地实现大范围的遥感影像土地覆盖分类。 相似文献
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基于大数据驱动的深度学习挖掘图像数据的规律和层次已成为遥感影像解译的研究热点。海量标签样本是训练深度学习模型的前提条件,但成本昂贵的人工标记样本限制了深度学习技术在遥感领域的应用。本文提出了一种基于弱样本的深度学习模型农作物分类策略：以GF-1影像为数据源,将传统分类器SVM分类结果视为弱样本,训练深度卷积网络模型DCNN（Deep Convolutional Neural Networks）,获取辽宁省水稻和玉米的空间分布,分析弱样本的适用性。结果显示：测试集总体精度达到0.90,水稻和玉米F1分数分别为0.81和0.90;在不同地形地貌、复杂种植结构的农业景观下均表现出良好的分类效果;与SVM结果的空间一致性为0.90;当弱样本最大面积误差比例小于0.36时,弱样本仍适用于DCNN作物分类,结果的总体精度保持在0.86以上。综上,该策略一定程度上消除了深度学习模型对大量人工标记样本高度依赖的局限性,为实现大尺度农作物遥感分类提供了一种新途径。 相似文献
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我国遥感对地观测等项目顺利实施,获取了大量时效性强、覆盖范围广、信息量丰富的遥感数据.但遥感影像智能化自动处理技术发展仍相对滞后,无法满足区域/全球大范围地物信息快速提取的需求.近年来,人们利用深度学习技术显著提高了影像特征提取成效,但由于所使用的深度学习样本数量和类型有限,对于多源遥感影像的自动解译能力仍然不足.本文面向大范围多源遥感影像地物信息智能解译需求,在分析现有样本集现状及问题的基础上,研究提出遥感影像智能解译样本库设计方案,并在此基础上设计了基于互联网的样本协同采集与共享服务框架.本文将为多源遥感影像样本库建设提供参考,为大范围遥感影像智能解译提供支持. 相似文献
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基于国产卫星数据的矿山遥感监测一体化解决方案——以西藏自治区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
随着高分辨率国产遥感卫星数据的推广应用,矿山遥感监测必将成为该数据的重要应用领域之一。结合西藏自治区矿山遥感监测工作的特点,以资源一号02C(ZY-1 02C)及高分一号(GF-1)卫星影像为数据源,在ArcGIS环境下,提出并实现了从国产卫星遥感数据管理、增强与校正、信息提取、统计分析以及成果图制作等一体化解决方案。该研究成果有助于推进国产卫星遥感数据在矿山遥感监测领域的应用广度和深度,为大规模开展多期次动态矿山遥感监测工作提供技术支持和应用范例。 相似文献
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高光谱遥感影像多级联森林深度网络分类算法 总被引：1，自引：1，他引：0
高光谱遥感技术在环境监测、应急保障、精细地物提取等方面有着广泛的应用,随着高分五号高光谱数据的正式发布,高光谱遥感技术将发挥更重要的作用。遥感影像分类作为高光谱遥感影像信息处理的重要部分,已成为当前研究重点。本文针对传统多级联森林深度学习中模型复杂、无法利用基分类器差异信息、对类间差异较小的样本无法正确区分等不足,提出了一种改进的多级联森林深度学习模型,在模型框架中,分别采用了随机森林和旋转森林作为基分类器,并引入逻辑回归分类器作为判别器用于训练层扩展。相较于传统的深度神经网络,改进的多级联森林深度网络超参数较少且能够自适应确定训练层,更方便进行模型优化。实验采用了高分五号数据集及两个公开的高光谱数据集(Indian Pines数据集及Pavia University数据集)进行精度评定,同时选择了传统分类器支持向量机、深度置信网等模型作为对比分析。实验结果表明,改进的多级联森林深度学习模型能有效地进行高光谱遥感影像分类,且较传统的分类方法精度有所提升。 相似文献
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在遥感大数据时代,遥感影像智能解译是挖掘遥感大数据价值并推动若干重大应用的关键技术,如何将知识推理和数据学习两类解译方法有机联合已成为遥感大数据智能处理的重要研究趋势。由此提出了面向遥感影像解译的遥感领域知识图谱构建与进化方法,建立了顾及遥感成像机理和地理学知识的遥感领域知识图谱。在遥感领域知识图谱支撑下,以零样本遥感影像场景分类、可解释遥感影像语义分割以及大幅面遥感影像场景图生成3个典型的遥感影像解译任务为例,研究了耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式。在零样本遥感影像场景分类实验中,所提方法在不同的可见类/不可见类比例和不同的语义表示下,都明显优于其他方法;在可解释遥感影像语义分割实验中,知识推理与深度学习的联合方法取得了最好的分类结果;在大幅面遥感影像场景图生成实验中,知识图谱引导的方法精度明显高于基准的频率统计方法。遥感知识图谱推理与深度数据学习的融合可以有效提升遥感影像的解译性能。 相似文献
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Supervised classification of quad-polarimetric SAR images is often constrained by the availability of reliable training samples. Active learning (AL) provides a unique capability at selecting samples with high representation quality and low redundancy. The most important part of AL is the criterion for selecting the most informative candidates (pixels) by ranking. In this paper, class supports based on the posterior probability function are approximated by ensemble learning and majority voting. This approximation is statistically meaningful when a large enough classifier ensemble is exploited. In this work, we propose to use extreme learning machines and apply AL to quad-polarimetric SAR image classification. Extreme learning machines are ideal because of their fast operation, straightforward solution and strong generalization. As inputs to the so-called active extreme learning machines, both polarimetric and spatial features (morphological profiles) are considered. In order to validate the proposed method, results and performance are compared with random sampling and state-of-the-art AL methods, such as margin sampling, normalized entropy query-by-bagging and multiclass level uncertainty. Experimental results for four quad-polarimetric SAR images collected by RADARSAT-2, AirSAR and EMISAR indicate that the proposed method achieves promising results in different scenarios. Moreover, the proposed method is faster than existing techniques in both the learning and the classification phases. 相似文献
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高分辨率遥感影像解译是遥感信息处理领域的研究热点之一,在遥感大数据知识挖掘与智能化分析中起着至关重要的作用,具有重要的民用和军事应用价值。传统的高分辨率遥感影像解译通常采用人工目视解译方式,费时费力且精度低。所以,如何自动、高效地实现高分辨率遥感影像解译是亟待解决的问题。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,采用机器学习方法实现高分辨率遥感影像解译已成为主流的研究方向。本文结合高分辨率遥感影像解译的典型任务,如目标检测、场景分类、语义分割、高光谱图像分类等,系统综述了5种代表性的机器学习范式。具体来说,本文分别介绍了不同机器学习范式的定义、常用方法以及代表性应用,包括全监督学习(如支持向量机、K-最近邻、决策树、随机森林、概率图模型)、半监督学习(如纯半监督学习、直推学习、主动学习)、弱监督学习(如多示例学习)、无监督学习(如聚类、主成分分析、稀疏表达)和深度学习(如堆栈自编码机、深度信念网络、卷积神经网络、生成对抗网络)。其次,深入分析五种机器学习范式的优缺点,并总结了它们在遥感影像解译中的典型应用。最后,展望了高分辨率遥感影像解译的机器学习发展方向,如小样本学习、无监督深度学习、强化学习等。 相似文献
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精选示例特征嵌入多示例学习(MILES)算法在对噪声较强的训练样本进行学习时表现出良好的性能,但其判断规则可能带来遥感影像分类结果的不确定性。针对这一问题,提出用Bagging和AdaBoost集成MILES的多示例集成学习算法,使用粗包细分、多样性密度和最大似然分类相结合抑制分类不确定性的方法,实现了高分辨率遥感影像分类中多示例学习与集成学习的组合。采用Quick Bird、IKONOS等高分辨率遥感影像进行试验,结果表明多示例集成学习能有效控制遥感影像分类结果的不确定性,具有良好的应用前景。 相似文献
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高分卫星遥感影像空间分辨率的提高，使得地物的光谱和纹理变得更加丰富和复杂，这给遥感影像的自动化分类带来严重挑战。因此，本文提出了一种结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像分类方法。首先，对研究区域进行多尺度分割，建立影像分割对象集；然后，采用词袋模型构建影像对象的语义特征向量；最后，充分考虑位于分类边界的不确定性样本分布，迭代选择最优样本用于训练支持向量机，用于分类遥感影像。为了验证本文方法的有效性和稳健性，以山东省某市的高分二号遥感影像为试验数据进行了试验分析。结果表明，本文提出的方法可以有效地将研究区域分为水体、地面、植被和建筑物四类，正确率达到90.6%以上。 相似文献
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机器学习方法近年来取得突破进展,其遥感应用从目标识别和地物分类领域,发展到定量化反演的多个领域。气溶胶定量遥感因其机理复杂,反演参数的种类和精度受到限制,机器学习为气溶胶遥感带来了新的研究和应用技术手段。本文汇总现有研究进展将气溶胶机器学习方法归纳为卫星遥感反演气溶胶光学厚度AOD（Aerosol Optical Depth）、卫星遥感反演其他气溶胶参数、卫星遥感反演颗粒物浓度（PMx）、地基气溶胶遥感4类。结合作者研究工作,通过分析讨论,归纳机器学习用于气溶胶定量遥感的条件为：（1）物理模型无法使用;（2）已有模型卫星产品精度低;（3）已有模型精度高但计算速度低。从应用的角度来说,可以借助于更多的具有相关性的输入信息,发挥机器学习在反演产品种类、反演精度、计算效率等方面的优势;而对定量遥感来说,应该同时重视挖掘遥感数据本身的信息来提高反演能力,并通过误差分析等手段反馈对遥感机理的理解,使机器学习与遥感机理研究相互促进。 相似文献
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主动学习与图的半监督相结合的高光谱影像分类 总被引：2，自引：2，他引：0
针对当前高光谱影像分类时,人工标注样本费时费力以及大量未标记样本未有效利用等问题,提出了一种主动学习与图的半监督相结合的高光谱影像分类方法。首先,将像素的光谱信息与其邻域内的空间信息相结合,利用重排序机制得到一种旋转不变的空谱特征表达。在此基础上,利用主动学习算法选择最不确定性样本(即分类模糊度最大的样本),提交操作者标注得到标记样本集。最后将该标记样本与未标记样本组合,用于图的半监督分类。该算法可保证类别边界样本的选择,利于分类器的边界构造,同时,在较少标记样本情况下,通过引入大量的未标记样本,可以达到较好的分类效果。在3幅真实高光谱影像上的试验表明,该方法可以取得精度较高的分类结果。 相似文献
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Data mining techniques are used to discover knowledge from GIS database in order to improve remote sensing image classification.Two learning granularities are proposed for inductive learning from spatial data,one is spatial object granularity,the other is pixel granularity.We also present an approach to combine inductive learning with conventional image classification methods,which selects class probability of Bayes classification as learning attributes.A land use classification experiment is performed in the Beijing area using SPOT multi-spectral image and GIS data.Rules about spatial distribution patterns and shape features are discovered by C5.0 inductive learning algorithm and then the image is reclassified by deductive reasoning.Comparing with the result produced only by Bayes classification,the overall accuracy increased by 11% and the accuracy of some classes,such as garden and forest,increased by about 30%.The results indicate that inductive learning can resolve spectral confusion to a great extent.Combining Bayes method with inductive learning not only improves classification accuracy greatly,but also extends the classification by subdividing some classes with the discovered knowledge. 相似文献