基于多通道自注意力网络的遥感图像场景分类

高分辨率遥感图像场景分类广泛应用于土地监测、环境保护及城市规划等诸多领域.现有场景分类方法不能很好地结合局部纹理信息和全局语义信息,同时各通道特征之间的关系没有得到有效挖掘.因此,本文提出了一种基于多通道自注意力网络的遥感图像场景分类模型.通过卷积网络提取遥感图像的多尺度特征;随后采用特征融合单元建立多尺度特征间的局部-全局关系,基于多头自注意力机制的Inter-Channel Transformer在通道维度对融合后的特征建模,并推导特征在通道间的关系,进一步扩大全局感受野,以捕捉其语义结构信息,有效提高了网络的分类精度.在数据集AISC和SIRI-WHU上,本文所提算法的整体分类准确率(OA)分别为95.70%和94.00%,超过了当前最新的研究算法,证明了所提模型在高分辨率遥感图像场景分类任务中的有效性.     

改进卷积神经网络在腺癌病理图像分类中的应用

针对传统卷积神经网络(CNN)稀疏的网络结构无法保留全连接网络密集计算的高效性和在实验过程中卷积特征利用率低造成的分类结果不准确或收敛速度较慢的问题,提出了一种基于CNN的多尺度方法结合反卷积网络的特征提取算法(MSDCNN)并对腺癌病理图像进行分类。首先,利用反卷积操作实现不同尺度特征的融合,然后利用Inception结构不同尺度卷积核提取多尺度特征,最后通过Softmax方法对图像进行分类。在腺癌病理细胞图像进行的分类实验结果表明,在最后的卷积特征尺度相同的情况下,MSDCNN算法比传统的CNN算法分类精度提高了约14%,比同样基于多尺度特征的融合网络模型方法分类精度提高了约1.2%。     

多尺度空洞卷积金字塔网络建筑物提取

为改善现有深度学习方法获取图像特征尺度单一、提取精度较低等问题,提出多尺度空洞卷积金字塔网络建筑物提取方法。多尺度空洞卷积金字塔网络以U-Net为基础模型,编码-解码阶段采用空洞卷积替换普通卷积扩大感受野,使得每个卷积层输出包含比普通卷积更大范围的特征信息,以利于获取遥感影像中建筑物特征的全局信息,金字塔池化模块结合U-Net跳跃连接结构整合多尺度的特征,以获取高分辨率全局整体信息及低分辨率局部细节信息。在WHU数据集上进行提取实验,交并比达到了91.876%,相比其他语义分割网络交并比提升4.547%～10.826%,在Inria数据集上进行泛化实验,泛化精度高于其他网络。结果表明所提出的空洞卷积金字塔网络提取精度高,泛化能力强,且在不同尺度建筑物提取上具有良好的适应性。     

基于RDB-YOLOv5的遥感图像车辆检测

为了解决遥感图像中目标密集、目标小车辆检测难的问题,提出基于YOLOv5的改进模型RDB-YOLOv5,并将其首次应用于遥感图像车辆检测领域。首先,针对遥感图像车辆方向任意的问题,对现有基于旋转边界框(rotated bounding box)的目标检测方法环形平滑标签(circular smooth label, CSL)进行改进;其次,针对遥感图像中背景信息复杂,车辆尺寸小导致检测精度降低的问题,提出基于注意力的多尺度目标检测方法,在骨干网络中添加双注意力机制(dual attention mechanism)将局部特征与全局特征相结合,并用空洞卷积进行改进;再借鉴双向特征融合网络(BiFPN)的思想,加入新的浅层特征和深层特征信息传递路径,更好融合浅层中车辆的位置信息,并设计新的检测头,提高网络对小目标车辆的检测能力。研究结果表明,改进的RDB-YOLOv5相比YOLOv5的均值平均精度(mAP)增长2.7%,特别是小型车辆检测提高了3.5%,相较于传统模型RCNN等mAP整体平均提高了10%。RDB-YOLOv5能够在通用数据库上取得较高的检测精度,同时在遥感图像的复杂场景中能...     

改进残差神经网络在遥感图像分类中的应用

针对传统卷积神经网络随着深度加深而导致网络退化以及计算量大等问题,提出一种改进残差神经网络的遥感图像场景分类方法。该方法以残差网络ResNet50作为主框架,在残差结构中引入深度可分离卷积和分组卷积,减少了网络的参数量和计算量,加快模型收敛的同时也提升了分类精度。此外在网络中嵌入多尺度SE block模块对通道特征进行重校准,提取出更加重要的特征信息,进一步提升了网络的分类性能。在AID和UCMerced_Land Use两个公开数据集上的分类精度分别为91.92%和93.52%,相比常规残差网络分类精度分别提高了3.38%和10.24%,证明所提方法在遥感图像场景分类任务中的可行性和有效性。     

基于VGG16预编码的遥感图像建筑物语义分割

深度卷积神经网络在遥感图像语义分割研究上开创了新的领域。利用改进的U-net模型对建筑物区域进行像素级提取,可获取其轮廓和尺寸信息。利用强可迁移性的VGG16网络作为U-net模型的编码器,并利用基于空洞卷积的级联并行模块提取多尺度的高层语义信息,同时使用转置卷积实现上采样,逐步还原分割细节。实验采用了加权组合的Jaccard损失和二元交叉熵损失作为总损失函数。实验结果表明了改进的U-net模型对遥感图像中建筑物的分割提取具有更高的精度,均像素精度(MPA)、均交并比(MIoU)和F_1分数分别为92. 16%、78. 55%和84. 81%。改进模型的F1分数比Deep Labv3+模型高4. 8%,比标准U-net模型高8. 3%。     

深度卷积神经网络的遥感植被检测方法

【目的】植被检测是城市生态研究的重要手段,然而由于遥感图像中植被存在阴影区域、遮挡区域以及色彩上的畸变等,导致当前的植被检测精度较低。基于遥感卫星影像,采用深度学习技术快速有效地检测出城市中的植被区域,为植被资源统计等相关研究提供依据。【方法】选用深度卷积神经网络模型,对高分辨率遥感影像中的植被区域进行检测。对不同的优化器,通过设置不同的卷积核大小,对精度进行对比分析。最后对网络层数进行研究,对设置合适网络层数进行分析,用构造的深度卷积神经网络在实验数据上进行植被区域检测。【结果】利用卷积神经网络处理二维图像时,无需手动提取特征,进行简单少量的预处理后,直接把图像输入到CNN模型中进行训练,即可实现图片的识别分类功能。降低了预处理的难度,同时局部感知和权值共享大幅度地减少了参数量,加快了计算速度。次抽样还能保证图像处理后的平移、旋转、缩放和拉伸的不变性。解决了传统方法计算量和样本量大、结构复杂以及费时的缺点。在采集到的高分辨率紫金山区域的遥感图像中,通过设计的多层卷积神经网络模型对区域中的植被资源进行分析,对比和研究不同的优化器、卷积核和网络层数,植被检测精度达到95.4%,明显高于当前众多植被检测算法。【结论】在深度学习中,目标检测的精度依赖于网络的结构设置,通过对优化器、卷积核以及网络层数进行设定,可以明显提高目标检测效率和精度。     

基于多尺度特征融合的中分辨率遥感场景分类算法

在对中分辨率遥感图像进行场景分类时,传统的特征提取方法无法提取全面的特征,若使用卷积神经网络进行场景分类,同一大小的卷积核无法提取尺寸大小各异的地物特征,导致分类精度降低.为了提取不同尺寸的地物特征,提高分类精度,本文提出一种基于多尺度特征融合的中分辨率遥感场景分类算法.对传统的卷积神经网络进行改进以适应中分辨率遥感数据集,并在其基础上添加多尺度池化,将连接多层次的特征图谱输入到全连接层进行分类.实验表明,多层特征融合方法提取的特征信息比单层多尺度池化方法提取的特征信息更全面,分类效果更优.与其他的传统分类方法相比,本文方法获得更好的分类结果.     

基于双编码路径融合和双向ConvLSTM的神经元图像分割

目标分割是神经元图像分析中必不可少的步骤之一，分割的准确性会直接影响到神经元图像分析和重建的质量。在面对结构边界模糊、存在弱噪声或弱纤维信号的神经元图像时，已有的分割方法依然存在误差较大、识别信号不准等问题。为了解决这些问题，基于神经元的特征，本文提出一种基于双编码路径融合和双向ConvLSTM的深度学习网络(DFC-Net)用于神经元图像分割。首先，网络在编码器阶段采用双编码路径提取特征，其中第一路编码路径采用基于空洞卷积的密集连接网络作为固定特征提取器，第二路编码器采用深度残差网络作为特征提取网络；接着，使用密集连接ASPP网络作为桥梁连接编码器和解码器；最后，在跳跃连接中使用双向ConvLSTM结合编码器和解码器，在解码器阶段引入融合网络以融合2个编码器提取的特征，从而增强空间信息的传播。多组对比实验结果显示，本文提出的网络有效地提高了电子显微镜神经元图像的分割精度，在ISBI-2012和SNEMI3D数据集上的Sen、Dice分别达到0.952 7、0.958 9和0.941 6、0.912 7,平均准确率相比于其他U-Net变体网络提高2.93%。     

基于最小二乘支持向量机和高分辨率遥感影像的大尺度区域岩性划分

基于大尺度区域分割的理念,提取高分辨率遥感图像中与岩性相关的纹理、形状、光谱信息,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)在非线性预测中的优势,对研究区地质岩性进行识别。首先对高分辨率图像中与岩性相关的光谱、纹理、形状、高程等特征信息进行样本选取,选取过程中以图像的纹理为主要特征信息,同时以J-M距离、转换分类度为依据选取最优特征空间,采用因子分析变换降维对特征空间进行压缩,实现特征信息最优化;然后对已知样本进行训练,建立分类模型,评价模型精度;最后利用模型对研究区进行岩性划分,并进行分类后处理。研究结果表明:基于LS-SVM的分类方法在利用高分辨率遥感图像岩性识别中表现良好,为地质岩性分类提供了一种新的方法和手段;加入纹理等信息后的LS-SVM分类模型更加利于岩性的判别。