遥感图像智能解译系统的设计与实现

作     者：王熠明 

作者单位：宁夏大学 

学位级别：硕士

导师姓名：张鹏;李樵民

授予年度：2021年

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 

主      题：遥感图像解译 深度学习 DeepLabV3+ 图像语义分割 

摘      要：在科技水平高速发展的带动下,遥感图像大量出现在人们的视野中,也逐渐成为空间地理信息数据的重要来源。遥感图像智能解译技术随着遥感领域技术的提升拥有着越来越大的发展空间。目前的遥感图像智能解译算法存在算法准确率较低、解译速度过慢的问题,同时现存算法对遥感图像信息使用并不充分。本文对遥感图像智能解译的相关基础与算法进行了介绍,并将可见光中效果较好的图像语义分割方法引入到遥感图像智能解译中,对算法进行改进。实现遥感图像智能解译算法解译速度提升与参数量减少的提升。同时还实现了遥感图像智能解译系统。本文的具体工作包含以下四点:(1)提出了基于DeeplabV3遥感图像智能解译方法并与其他遥感图像智能解译算法对比分析性能。其中对遥感图像数据集预处理方法进行改进,引入多光谱融合方法增加遥感图像信息利用率。(2)对提出DeeplabV3解译方法进行改进。改进方法对解译准确度略有提升。经过实验分析表示提出的方法存在解译速度较低以及参数量过大问题。(3)针对解译方法速度较低问题以及参数量过大问题引入MobileV2方法改进,减少近三倍解译时间,大量减少网络参数量。针对解译数据集中存在样本不均匀问题采用BCE和Dice两种loss结合损失函数方法进行改进。(4)遥感图像智能解译系统实现。进行遥感图像智能解译系统需求分析并对系统整体和各个模块以及数据库进行设计;通过对系统进行开发,结合本文提出的算法和先前算法实现解译管理、图像管理、图像预处理、解译结果分析和用户管理模块,实现了遥感图像解译系统。