全卷积神经网络下的多光谱遥感影像分割
目的 传统的遥感影像分割方法需要大量人工参与特征选取以及参数选择,同时浅层的机器学习算法无法取得高精度的分割结果.因此,利用卷积神经网络能够自动学习特征的特性,借鉴处理自然图像语义分割的优秀网络结构,针对遥感数据集的特点提出新的基于全卷积神经网络的遥感影像分割方法.方法 针对遥感影像中目标排列紧凑、尺寸变化大的特点,提出基于金字塔池化和DUC(dense upsampling convolution)结构的全卷积神经网络.该网络结构使用改进的DenseNet作为基础网络提取影像特征,使用空间金字塔池化结构获取上下文信息,使用DUC结构进行上采样以恢复细节信息.在数据处理阶段,结合遥感知识将波段融合生成多源数据,生成植被指数和归一化水指数,增加特征.针对遥感影像尺寸较大、采用普通预测方法会出现拼接痕迹的问题,提出基于集成学习的滑动步长预测方法,对每个像素预测1～4次,每次预测像素都位于不同图像块的不同位置,对多次预测得到的结果进行投票.在预测结束后,使用全连接条件随机场(CRFs)对预测结果进行后处理,细化地物边界,优化分割结果.结果 结合遥感知识将波段融合生成多源数据可使分割精度提高3.19％;采用基于集成学习的滑动步长预测方法可使分割精度较不使用该方法时提高1.44％;使用全连接CRFs对预测结果进行后处理可使分割精度提高1.03％.结论 针对宁夏特殊地形的遥感影像语义分割问题,提出基于全卷积神经网络的新的网络结构,在此基础上采用集成学习的滑动步长预测方法,使用全连接条件随机场进行影像后处理可优化分割结果,提高遥感影像语义分割精度.
遥感影像、语义分割、全卷积神经网络、DUC结构、空间金字塔池化、上下文信息、多尺度特征
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TP751.2(遥感技术)
宁夏回族自治区重点研发计划项目2018YBZD1629
2020-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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