高分辨率遥感影像语义分割的半监督全卷积网络法

摘要：

在遥感领域,利用大量的标签影像数据来监督训练全卷积网络,实现影像语义分割的方法会导致标签绘制成本昂贵,而少量标签数据的使用会导致网络性能下降.针对这一问题,本文提出了一种基于半监督全卷积网络的高分辨率遥感影像语义分割方法.通过采用一种集成预测技术,同时优化有标签样本上的标准监督分类损失及无标签数据上的非监督一致性损失,来训练端到端的语义分割网络.为验证方法的有效性,分别使用ISPRS提供的德国Vaihingen地区无人机影像数据集及国产高分一号卫星影像数据进行试验.试验结果表明,与传统方法相比,无标签数据的引入可有效提升语义分割网络的分类精度并可有效降低有标签数据过少对网络学习性能的影响.

关键词：遥感影像、语义分割、半监督、全卷积网络

所属期刊栏目：49

分类号：P231(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发项目;湖湘青年英才计划;湖南省国土厅国土资源科研项目;湖南省教育厅创新平台开放基金项目

在线出版日期：2020-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：499-508