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结合数据增广和迁移学习的高分辨率遥感影像场景分类 总被引：1，自引：0，他引：1
深度学习在计算机视觉领域取得了显著的成果，如图像分类、人脸识别、图像检索等。对于遥感领域而言，获取用于训练CNN的有标签数据集通常是一个重大挑战。本文研究了如何将CNN用于高分辨率遥感影像的场景分类，为了克服缺乏大量有标签遥感影像数据集的问题，结合CNN采用了两种技术：数据增广和迁移学习。在UC Merced Land Use数据集上，验证了VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionV3、DenseNet121等5种网络的性能，分别达到了98.10%、96.19%、99.05%、97.62%、99.52%的分类准确率。 相似文献
2.
准确的湿地分类可掌握湿地时空分异特征,在湿地研究中占据重要地位。针对现有基于小样本学习的湿地分类方法仅局限于利用目标域或单源域数据的问题,本文提出一种3D多源域自注意力小样本学习模型3DMDAFSL(3D Multi-source Domain self-Attention Few-Shot Learning)。首先,结合卷积和注意力机制的优势,设计基于自注意力机制和深度残差卷积的3D特征提取器;然后,采用对抗域自适应策略实现多源域特征对齐,在每个域分别进行小样本学习;最后,利用训练好的模型提取特征,并将特征输入至K近邻（K-nearest Neighbor）分类器以获取分类结果。结果表明,3D特征提取器相比无特征提取框架的湿地总体分类精度提升约6.79%;当使用多源域数据集时,3D-MDAFSL模型对中山市Sentinel-2湿地数据集的总体分类精度能达到93.52%,相比于现有算法有明显提升。本文所提出的3D-MDAFSL模型在湿地地物高精度提取和分类中有较好的应用价值。 相似文献
3.
针对当前点云语义分割研究对地面站激光点云特征利用不足、正确率较低的问题,该文提出了一种基于多尺度球形邻域特征的深度神经网络算法。该算法基于多尺度球形邻域计算的地面激光点云的粗糙度、高斯曲率,以及全方差、线性度等基于协方差的多种特征,结合XYZ坐标、RGB颜色、激光反射强度组成47维特征向量作为神经网络的输入,经过多组参数组合实验优化神经网络结构,最后通过softmax分类器输出每个点的类别。利用Semantic-3D测试集验证所提的深度神经网络模型,取得了较好的分类精度,总体正确率和平均交并比分别达到了86.6%和55.0%。实验结果表明,所提算法充分利用了地面站激光点云的特征,可有效提升语义分割的正确率。 相似文献
4.
人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法在最优化领域有广泛的应用,但在遥感影像分类应用中研究较少。通过使用ABC算法构建基于规则的分类系统,对塔里木河中下游多角度遥感观测数据构建的多维数据集进行分类,生成决策规则集;并与最大似然分类法(maximum likelihood classification,MLC)、C4. 5决策树法和支持向量机(support vector machine,SVM)分类结果进行比较。结果表明,ABC算法总体分类精度高于MLC和C4. 5,但低于SVM。通过对规则中分类属性的频数分析,证明使用ABC算法可有效发现多角度数据观测结果与不同土地覆被类型之间的关系。 相似文献
5.
《国土资源遥感》2016,(3)
高光谱影像数据的类标签样本获取困难,而在少量标签点情况下的分类精度通常不理想。为此,提出了一种改进的空间-光谱约束的图半监督分类算法(spatial-spectral constrained graph-based semi-supervised classification,SS-GSSC)。首先,以欧氏距离结合RBF(radial basis function)核函数确定空间相似性权值;采用光谱相关角(spectral correlation angle,SCA)计算光谱相似性权值;然后,将2种权值以乘积的形式进行组合,对相似性测度进行约束;最后,利用标签传递算法对测试数据进行标签预测,获得分类结果。通过分别对Indian Pines影像和DC Sub影像进行分类实验的结果表明,该算法较之以往的分类算法,能更好地消除同类地物图斑中夹杂异类地物散点的现象,在少量标签点(每类25个)情况下,取得了较高的分类精度。 相似文献
6.
几何地理数据相似性是地理数据匹配处理的基础,决定着地理数据匹配结果的成功率和准确率。本文分别从点、线、面3个角度对几何地理数据的相似性进行深入分析,通过对点、线、面三种地理要素特点的深入研究,给出了几何地理数据的相似性算法和度量模型。通过实验,初步验证了所提算法的可行性,为地理数据的相似性匹配研究奠定了基础。 相似文献
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高分五号(GF-5)搭载的高光谱传感器兼顾宽覆盖和高分辨率的特性,但在实际应用中宽覆盖范围内各种地物类别的标注十分困难。当标记样本很少甚至没有标记样本时,遥感图像分类异常困难。此时,可以采用域适应方法,借助已标记的历史数据(源域)实现对未标记数据(目标域)的分类。本文提出了一种基于稀疏矩阵变换的关联对齐域适应分类算法。首先,利用稀疏矩阵变换估计源域和目标域的协方差矩阵;然后,运用协方差关联对齐方法估计源域到目标域的变换矩阵;接着,运用估计得到的变换矩阵将源域数据进行变换,使得其与目标域对齐;最后,在变换后的源域数据上建立分类器,实现对目标域数据的分类。本文的算法在两个真实的GF-5高光谱数据集上进行了验证。实验结果表明,本文算法要优于常用的子空间对齐算法和关联对齐算法。特别地,在黄河口GF-5数据上,本文算法比原始关联对齐方法的最近邻分类准确率提升了3.5%,支持向量机分类准确率提升了2.3%。 相似文献
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提出了一种光谱相似性测度用于高光谱图像分类方法。通过将光谱向量进行归一化处理,将计算得到的欧氏距离与光谱角余弦的值域归化到相同区间,得到光谱角余弦与欧氏距离联合测度值(SAC-NED)。在对图像像元进行分类时,以距离加权的方式将邻域像元参与中心像元SAC-NED值的计算,将像元分到SAC-NED值最大的类别。通过与其他5种常用相似性测度方法的实验结果对比表明:该算法能够提升高光谱图像分类的准确性和稳定性。 相似文献
9.
《测绘科学技术学报》2013,(3)
居民地匹配是多源空间数据融合和多尺度数据更新的核心技术环节。针对居民地匹配算法中出现的指标权重、匹配判定的总相似性阈值和各指标相似性阈值的准确量化难题,引入人工神经网络技术,利用人工神经网络在处理多要素、复杂性、模糊性分类问题上的优势,将形状相似度、方向相似度、位置相似度、大小相似度和重叠面积相似度作为输入,采用人机结合的神经网络训练策略,对3层BP神经网络进行训练,针对不同的匹配场景获取神经网络的权重向量集,实现了多指标综合衡量的居民地匹配。实验表明,该方法解决了多指标匹配算法存在的理论严谨性问题,回避了权重和阈值准确设置的难题,保证了匹配算法的科学性、稳定性和准确性。 相似文献
10.
面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析 总被引：2，自引：2，他引：0
为充分利用高光谱图像蕴藏的空间信息提升分类精度,提出了面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析(S3 DA)算法。考虑高光谱图像数据集的空间一致性,首先利用少量标记样本定义类内散度矩阵,保存数据集同类像元的光谱近邻结构;再利用无标记样本定义空间近邻像元散度矩阵,揭示像元间的空间近邻结构和地物的空间分布结构信息。S3 DA既保持数据集在光谱域的可分性,又保存了无标记样本蕴藏的空间域近邻结构,增强了同类像元和空间近邻像元在投影子空间的聚集性,从而提升分类性能。在PaviaU和Indian Pines数据集的试验表明,总体分类精度分别达到81.50%和71.77%。与传统的光谱方法比较,该算法能有效提升高光谱图像数据集的地物分类精度。 相似文献
11.
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
12.
社交媒体签到数据中蕴含着大量的用户活动信息。理解社交媒体用户的活动和行为类型,对探索人类的移动性和行为模式等有着重要意义。提出了一种针对新浪微博（简称为微博）的用户活动分类方法,结合图像表达和时空数据分类技术,识别微博签到数据所代表的用户活动类型。首先,根据兴趣点属性信息将微博签到数据所代表的用户活动分为餐饮、生活服务、校园、户外、娱乐、出行6大类;然后,基于卷积神经网络和K近邻分类方法,融合签到数据中的图像场景信息与时空信息,对微博用户的活动行为进行分类。实验结果表明,所提方法能够显著提高微博用户活动类型识别的准确性,为精确探索人类行为活动提供更加有效的数据支持。 相似文献
13.
针对现有三维点云数据分割分类方法存在分类目标内部不一致的问题,提出一种超体素随机森林与长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)联合优化的室内点云高精度分类方法。该方法根据超体素结构具备内部特征一致性的特点,对原始点云进行超体素划分,并以超体素为基本单元进行多元特征计算,搭建室内点云超体素随机森林分类模型,实现点云数据的粗分类。在此基础上,引入LSTM对粗分类的超体素邻域连接关系进行神经网络模型训练与预测,实现超体素粗分类结果的优化。基于开放数据集对所提分类方法进行有效性和精度验证,结果显示,该方法在公开数据集中对13类要素的分类精度可达到83.2%;与经典的深度学习框架相比,该方法在小样本训练时可以达到更优的分类精度。 相似文献
14.
卷积神经网络等深度学习模型已经在高光谱影像分类任务中取得了理想的结果.然而,由于传统神经元只能进行标量计算,现有的深度学习模型无法对高光谱影像特征的实例化参数进行建模,因此无法在邻域范围受限的条件下获得令人满意的分类效果.通过引入胶囊网络结构设计了一种新型网络模型,该模型利用胶囊神经元进行向量计算,并利用权重矩阵编码特... 相似文献
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火星车（即巡视探测器）是对火星表面探测和科学研究的重要手段。针对火星车采集到的日益增长的遥感数据,亟需一种能够智能化地从海量影像中探测出有科学价值的新颖目标的方法。传统的新颖探测多采用基于距离测度和基于影像重建的方法,其中基于距离测度的方法逐像素计算新颖分数,未考虑空间上下文信息;基于影像重建的方法侧重对典型地貌背景进行重建,新颖性表现为影像重建误差,对小型新颖目标如钻孔、除尘点等提取效果不佳。提出一种改进的火星车多光谱影像深度新颖目标探测方法(convolution auto-encoder combined Mahalanobis distance method, CAE-M),利用全卷积自编码神经网络提取深层特征进行典型地貌重建,并联合马氏距离将新颖目标与典型地貌背景分离,充分挖掘空间维与光谱维特征,提高火星车新颖目标探测结果的准确性。实验采用好奇号火星车多光谱影像数据集,在盖尔撞击坑地表采用Reed-Xiaoli探测器、主成分分析、卷积自编码神经网络、生成对抗网络与CAE-M进行对比实验,结果表明,CAE-M在探测精度和可视化解释上均优于对比方法,在不同类别的新颖目标探测上都有着均衡稳定的表现。 相似文献
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针对正射影像拼接时影像间存在复杂的几何错位问题,提出一种基于密集光流法正射影像镶嵌线智能搜索方法.利用影像密集光流、梯度信息和灰度信息构造代价影像并视其为带权无向图,以图割模型为基础,采用最大流最小割原理自诊断搜索镶嵌线.实验结果表明,采用所提方法得到的稀疏建筑区镶嵌线代价像素数大于100的仅占路径长度的0.7％,且相... 相似文献
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针对井下某些巷道地磁空间变化平缓,地磁匹配概率低的问题,构建了井下巷道地磁卷积增强算子（convolution enhancement algorithms, CEA）,进行地磁匹配前的目标区域和匹配向量的卷积增强预处理,去除数据噪声和增强识别特征。以Laplace、高通滤波（High Pass）、索伯尔滤波（Sobel）图像卷积算子为基础,通过列向量特征的锐化处理,建立了井下巷道地磁卷积增强的Laplace、High Pass和Sobel卷积算子模板。选取某金矿4个巷道的地磁数据,开展了CEA算子卷积前后的均方差算法地磁匹配定位的仿真试验。试验结果表明,CEA算子卷积可以增强匹配序列和地磁图的地磁空间特征,降低了匹配数据中的噪声影响。在数据CEA卷积前后的地磁统计特征对比中发现,Laplace算子不仅保持了原有地磁图变化特征,还增大了数据空间变化的差异度,降低了相关性,效果明显。特别是600 nT的高噪声干扰匹配试验中,Laplace算子卷积能够降低噪声对地磁定位扰动影响,有效提高了地磁匹配定位的概率和精度,具有较强的鲁棒性,适合作为井下巷道地磁匹配的数据预处理模型。 相似文献
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卫星影像可以低成本、高频率地提供地物光谱特性观测信息,而激光点云可以提供精细的几何结构,两类数据的融合可以实现优势互补,进一步提高地物分类和信息提取的精度和自动化程度。实现亚像素级精度的几何配准是实现两类数据融合的前提,提出了一种基于线元素距离变换模型的快速配准方法。该方法以点云为控制源,将点云中的建筑物边缘等典型线元素通过卫星影像的初始有理多项式系数(rational polynomial coefficient, RPC)投影到像方空间,与卫星影像中的线元素进行迭代最近点配准,从而通过RPC参数精校正的方式实现几何配准。采用距离变换模型作为迭代最近点搜索的查找表,提高了运算效率;采用最新的渐进式鲁棒求解策略,能在噪声极多的情况下保证配准的鲁棒性。采用GeoEye-2、高分七号、WorldView-3等卫星影像与激光点云进行了配准实验,并分别通过人工精确量测的外业控制点和作业员内业刺的控制点作为检查,证明所提方法能在3种影像上达到0.4~0.7 m的配准精度,显著优于将点云映射为二维图像然后通过多模态匹配进行配准的策略。 相似文献
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针对人工监测无法及时、高效地发现视频中车辆和行人违规情况的不足,构建了地理空间视角下,兼顾动态目标在地理场景下的属性、时空关系和语义信息的轨迹模型(trajectory model,Tra-Model),设计了视频与GIS协同的交通违规行为分析方法,基于轨迹与规则几何约束条件对目标逆行、压线、禁止进入3类违规情况进行实时检测。以某高校为实验场地,分析不同交通场景下目标的3类违规情况。实验结果表明:（1）Tra-Model模型提取的轨迹包含目标类型、轨迹序列等语义信息, 相比于现有动态目标跟踪算法, 精准率提高15.6%;（2）所提方法对多个摄像机序列违规分析准确率均在70%以上,相对于现有方法具有更好的性能;（3）实现了地理场景下多种交通违规行为综合分析的全局性、高精度和探测类型多样性。 相似文献
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针对现有建筑物多细节层次（level of detail,LOD）表达主要面向外部,很少涉及内部空间的问题,提出一种含室内空间结构的建筑物三维LOD概念模型。该模型分为LOD0~LOD6 7个LOD,细节层次由建筑物的基底平面图、幢模型、无侧面楼层模型、楼层模型、户模型、房间模型到含门、窗等建筑语义的信息房间模型,空间细节逐次变细,丰富了建筑物室内空间LOD的表达理论。为构建这种LOD模型,提出基于胞腔复形链边界算子和上边界算子的LOD生成方法。该方法引入代数拓扑的胞腔、胞腔复形和复形链3个概念,利用胞腔和胞腔复形表达LOD,并在LOD6的基础上,利用边界算子和上边界算子生成其他粗空间粒度LOD模型,为三维城市模型建筑物LOD构建提供一种新方法。 相似文献