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1.
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
2.
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
3.
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
4.
遥感图像海量性、复杂性与多样性特征导致现有方法出现查全率、查准率低的问题,无法满足现今遥感图像应用的需求,故提出基于卷积神经网络-图像检索(Convolutional Neural Networks-Content-Based Image Retrieval,CNN-CBIR)的遥感图像分类检索方法研究.为了精确分类遥感图像,基于卷积神经网络-深度卷积神经网络-16(Convolutional Neural Networks-Visual Geometry Group Net-16,CNN-VGGNet-16)模型提取遥感图像卷积特征与池化特征,通过有效融合得到遥感图像高层聚合特征,以此为基础,采用模糊分类算法分类处理遥感图像,依据遥感图像分类结果,利用基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval,CBIR)技术制定遥感图像分类检索程序,实现了遥感图像的分类检索.选取数据集图像遥感数据集(UC-Merced)与武大遥感数据集(WHU-RS)作为实验数据集,确定最佳池化区域尺寸与最佳输入尺寸,采用MATLAB软件进行仿真实验.仿真实验数据显示:与标准数值相比较,提出方法的查全率与查准率较高,充分说明提出方法具备更好的检索性能. 相似文献
5.
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
6.
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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针对传统的遥感图像融合方法通常会引起光谱失真的问题和大多数基于深度学习的融合方法忽略充分利用每个卷积层信息的不足,本文结合密集连接卷积网络和残差网络的特性,提出了一个新的融合网络。该网络通过建立多个密集卷积块来充分利用卷积层的分级特征,同时块与块之间通过过渡层加快信息流动,从而最大程度地对特征进行极致利用并提取到丰富的特征。该网络应用残差学习拟合深层特征与浅层特征之间的残差,加快网络的收敛速度。实验中利用GaoFen-1（GF-1）和WorldView-2/3（WV-2/3）的多光谱图像MS （Multispectral Image）和全色图像PAN（Panchromatic Image）（MS与PAN的空间分辨率之比为4）评估本文提出方法的有效性。从视觉效果和定量评估结果两个方面来看,本文方法得到的融合结果要优于所对比的传统方法和深度学习方法,并且该网络具有鲁棒性,能够泛化到不需要预训练的其他卫星图像。本文方法通过特征的重复利用实现了光谱信息的高保真并提高了空间细节分辨能力,有利于遥感图像的应用研究。 相似文献
8.
作为图像识别的研究热点,利用深度学习对遥感影像进行自动分类具有较强的应用实践价值。本文基于全卷积神经网络的深度学习框架,提出了一套城市地理国情地表覆盖分类技术方法:利用地理国情成果,构建城市遥感影像样例库,训练全卷积神经网络,实现地表覆盖自动分类,并通过相似性系数对专题地物进行变化检测。文章选取了上海局部区域作为实验对象,结果发现该方法可以有效减少时间成本,对人文和自然地理要素之间具有较好的区分度,可以为地理国情成果应用和实践提供新的思路和方法。 相似文献
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卷积神经网络在高分遥感影像分类中的应用 总被引：8，自引：0，他引：8
针对目前应用于高分辨率遥感影像分类的常用算法,其精度已无法满足大数据环境下的分类要求的问题,该文提出了卷积神经网络分类算法。卷积神经网络模型降低了因图像平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形而引起的误差。在大数据环境下,采用卷积神经网络算法对高分辨率遥感影像进行分类,避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度,提高了分类精度。通过实验比对分析,证明了卷积神经网络在高分辨率遥感影像分类中的可行性及精度优势,对遥感图像处理领域等相关工作提供了参考价值。 相似文献
10.
森林郁闭度是森林资源调查中的一个重要因子,对森林质量评价具有重要作用。随着人工智能技术和遥感技术的不断发展,研究如何利用深度学习有效协同不同空间覆盖能力的遥感数据实现区域森林郁闭度的估测具有重要意义。由此提出了一种协同应用高密度无人机激光雷达和高空间分辨率卫星遥感数据,对区域森林郁闭度进行定量估测的深度学习模型（UnetR）。对用于图像分类的Unet模型的损失函数进行改进,并在卷积层后加入批量归一化层,使其具有对连续变量进行定量估测的能力。与全卷积神经网络、随机森林和支持向量机回归模型进行对比实验。结果表明, UnetR模型的均方根误差较低,估测精度较高,为实现区域森林郁闭度遥感监测提供了一种人力成本低、自动化程度高的估测方法。 相似文献
11.
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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针对多模态、多尺度的高分辨率遥感影像分割问题,提出了结合空洞卷积的FuseNet变体网络架构对常见的土地覆盖对象类别进行语义分割。首先,采用FuseNet变体网络将数字地表模型（digital surface model,DSM）图像中包含的高程信息与红绿蓝（red green blue,RGB）图像的颜色信息融合;其次,在编码器和解码器中分别使用空洞卷积来增大卷积核感受野;最后,对遥感影像逐像素分类,输出遥感影像语义分割结果。实验结果表明,所提算法在国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS)提供的Potsdam、Vaihingen数据集上的mF1得分分别达到了91.6%和90.4%,优于已有的主流算法。 相似文献
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高空间分辨率遥感影像正被广泛应用,而传统分类算法在高分遥感影像上的精度和效率较差,深度学习语义分割算法在实际分类中泛化性较差.为了适应大范围高分遥感影像的特点,提出了一种基于U-Net网络的模拟退火超参数优化与深度可分离卷积语义分割模型.首先在U-Net网络基础上使用了深度可分离卷积模块来进行特征提取,在保持高效性的同... 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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针对传统手工提取特征方法需要专业领域知识，提取高质量特征困难的问题，将深度迁移学习技术引入到高分影像树种分类中，提出一种结合面向对象和深度特征的高分影像树种分类方法。为了获取树种的精确边界，该方法首先利用多尺度分割技术分割整幅遥感影像，并选择训练样本作为深度卷积神经网络的输入。为了避免样本数量少导致过拟合问题，采用迁移学习方法，使用ImageNet上训练的VGG16模型参数初始化深度卷积神经网络，并利用全局平局池化压缩参数，在网络最后添加1024个节点的全连接层和7个节点的Softmax分类器，利用反向传播和Adam优化算法训练网络。最后分类整幅遥感影像，生成树种专题地图。以安徽省滁州市的皇甫山国家森林公园为研究区，QuickBird高分影像作为数据源，采用本文方法进行树种分类。试验结果表明，本文方法树种分类总体精度和Kappa系数分别为78.98%和0.685 0，在保证树种精度的同时实现了端到端的树种分类。 相似文献
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近年来,基于深度学习的高光谱影像分类取得重要进展,针对高光谱影像分类训练样本稀缺的情况,提出一种结合注意力机制的轻量化关系网络（lightweight attention depth-wise relation network, LWAD-RN）, 以解决高光谱影像小样本分类问题。该网络由嵌入层和关联层组成,在嵌入层采用结合注意力机制的轻量化卷积神经网络提取像元特征,同时引入稠密网络结构;在关联层计算关联值进行分类,并采用基于任务的模式训练网络。利用3组公开的高光谱影像数据进行对比实验,结果表明,LWAD-RN能够有效提升小样本条件下（每类5个训练样本）的分类精度,同时提高了模型训练和分类效率。 相似文献
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遥感影像数据与地理信息系统（geographic information system,GIS）矢量数据的配准是遥感与GIS集成的基础。目前遥感影像与矢量数据的配准关键在于遥感影像特征的提取,而现有遥感影像特征提取方法存在特征提取不完整、配准失败和精度不高等问题。由此提出了一种基于Mask R-CNN（region-based convolutional neural network）的遥感影像与矢量数据配准方法,首先,利用Mask R-CNN模型提取影像的道路交叉口作为影像控制点; 然后,依据几何拓扑关系筛选矢量数据道路交叉口作为矢量控制点,再根据遥感影像与矢量数据控制点的欧氏距离确定同名控制点;最后,以同名控制点为基础实现遥感影像与矢量数据的配准。选取上海市矢量数据和高分二号影像数据进行配准实验,实验结果表明, 所提方法鲁棒性强、精度高。 相似文献
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深度学习在遥感影像分类与识别中的研究进展综述 总被引：5，自引：0，他引：5
深度学习一直是机器学习和人工智能研究的热门主题，特别是将深度学习这一深层网络学习算法和遥感影像分类与识别联合起来，使得传统训练算法的局部最小性得以解决。本文首先简要介绍了遥感影像分类与识别算法的发展和经典算法的局限性，其次介绍了深度学习的几种主流算法并分析它们在遥感影像分类与识别处理方面的应用现状，最后对未来深度学习应用于遥感识别与分类趋势进行了展望。 相似文献