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遥感图像语义分割的空间增强注意力U型网络

北京航空航天大学学报 2023年第7期49卷 1828-1837页

作者：宝音图刘伟李润生李钦胡庆中国人民解放军战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院郑州450001 中国人民解放军31401部队呼和浩特010051

针对基于深度学习的语义分割模型在解析遥感图像时,小尺寸目标和目标边界存在分割不准确的问题,提出一种U型网络模型SGE-Unet。该模型通过优化网络结构加强模型的特征提取能力;融合空间组增强注意力,提升模型对上下文语义信息的解析能力... 详细信息

针对基于深度学习的语义分割模型在解析遥感图像时,小尺寸目标和目标边界存在分割不准确的问题,提出一种U型网络模型SGE-Unet。该模型通过优化网络结构加强模型的特征提取能力;融合空间组增强注意力,提升模型对上下文语义信息的解析能力;采用中值频率平衡交叉熵损失函数抑制类别分布不均衡的影响。在2个数据集上进行实验,SGE-Unet的整体准确率、平均交并比、F_(1)分数和Kappa系数均高于主流模型,Vaihingen数据集中小尺寸目标车的交并比和F_(1)分数分别为0.719和0.901,比次优模型提升了16%和11%,实验结果表明所提模型能更精准地分割小尺寸目标及目标边界。

关键词：遥感图像语义分割深度学习注意力损失函数

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遥感图像中机场目标的图像分割方法

红外与毫米波学报 1999年第1期18卷 73-76页

作者：刘文萍陈维军吴立德复旦大学计算机系

基于遥感图像摄取过程中的特点，在模糊特征域上进行图像增强，然后引用反变换灰度图像中的熵信息进行阈值分割，最后给出了与其它两种熵阈值分割方法的比较实验．定性和定量分析结果证实了该方法在分割精度和运算速度方面所具有的优势．

关键词：遥感图像图像分割模糊集图像增强机场目标

遥感图像土地利用/覆盖多光谱特征分布空间距离分析方法

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光谱学与光谱分析 2009年第2期29卷 436-440页

作者：林剑谭勇鸿阳岳龙彭顺喜刘建勋湖南科技大学知识网格实验室湖南湘潭411201 湖南科技大学地信系湖南湘潭411201 中南大学信息物理工程学院湖南长沙410083

研究遥感图像多光谱特征分布是设计分类算法的关键。针对土地利用/覆盖类别由多种地物组成,难以求取多元分布模型分析类别多光谱特征的问题,提出了一种遥感图像土地利用/覆盖多光谱特征分布空间距离分析方法,以样品均值矢量作为类别中心... 详细信息

研究遥感图像多光谱特征分布是设计分类算法的关键。针对土地利用/覆盖类别由多种地物组成,难以求取多元分布模型分析类别多光谱特征的问题,提出了一种遥感图像土地利用/覆盖多光谱特征分布空间距离分析方法,以样品均值矢量作为类别中心,用最大最小法聚类形成类别多聚类中心,计算各聚类中心与类别中心的空间距离,以距离为横坐标、聚类中心含有的像元数占样品总数的百分比为纵坐标作图,形成内类、类间空间距离分布曲线分析遥感图像土地利用/覆盖类别多光谱特征。分类实验结果与空间距离分析结论吻合,说明空间距离分析方法可行。该方法利用空间距离把多维光谱分布转化为一维距离分布,计算简单,聚类门限值易于确定,多光谱分布特征清晰,较好地解决了多光谱特征的多元分布问题。

关键词：土地利用/覆盖遥感图像多光谱特征距离分布

遥感图像菱形三十面体六边形全球离散格网建模及存储

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地球信息科学学报 2023年第12期25卷 2361-2373页

作者：梁启爽陈艺航贲进周建彬丁俊杰代金池信息工程大学地理空间信息学院郑州450001

全球离散格网系统(Discrete Global Grid System,DGGS)是数字化的地球参考框架,在多源、多尺度地球空间数据集成分析方面优势明显。本文选择菱形三十面体六边形全球离散格网系统,提高格网与地球的整体拟合精度和空间采样率;建立遥感图... 详细信息

全球离散格网系统(Discrete Global Grid System,DGGS)是数字化的地球参考框架,在多源、多尺度地球空间数据集成分析方面优势明显。本文选择菱形三十面体六边形全球离散格网系统,提高格网与地球的整体拟合精度和空间采样率;建立遥感图像六边形像素数学模型,提出兼容开放标准格式的数据存储方案。①根据地理位置将遥感图像格网化,完成遥感图像六边形DGGS建模;其次,建立六边形单元与矩形像素严密对应关系,等效保留六边形单元的邻域信息;②采用GeoTIFF开放标准格式精确存储六边形属性值以及投影、变换参数;③设计依托六边形DGGS格网标准数据集为基础的多尺度六边形DGGS生成算法。实验结果表明:本文方案不仅能保证六边形像素遥感图像数据与标准文件格式兼容,而且能保证矩形像素与六边形单元逐一对应,较好地保留了六边形单元数据的图像信息和空间分布特征,相较于欧空局SMOS数据组织方案更具优势。本文方案打破了六边形单元与矩形像素遥感图像的数据组织壁垒,使用常见GIS/RS软件即可读取六边形像素的遥感图像,并可通过对矩形像素的操作等效实现对六边形单元的处理,有望推动六边形DGGS在遥感数据组织、处理、共享等方面的应用。

关键词：菱形三十面体全球离散格网系统六边形数据建模双倍偏移坐标遥感图像数据存储 SMOS

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遥感图像倾斜边界框目标检测研究进展与展望

遥感学报 2022年第9期26卷 1723-1743页

作者：张磊张永生于英马永政姜怀刚信息工程大学地理空间信息学院郑州450001 集美大学厦门361000 海图信息中心天津300450

遥感图像目标检测是遥感图像处理中的一个基本问题,尤其是伴随着深度学习以及遥感影像获取等技术的发展与突破,基于深度学习的遥感图像目标检测得到了广泛的关注。区别于自然图像,遥感图像中的物体目标具有方向任意的特点,众多国内外学... 详细信息

遥感图像目标检测是遥感图像处理中的一个基本问题,尤其是伴随着深度学习以及遥感影像获取等技术的发展与突破,基于深度学习的遥感图像目标检测得到了广泛的关注。区别于自然图像,遥感图像中的物体目标具有方向任意的特点,众多国内外学者提出一系列基于倾斜边界框的遥感图像目标检测算法,推动了遥感图像目标检测的提升。为使得相关领域研究者对基于深度学习的遥感图像倾斜框目标检测的理论、流程及其现存问题有一个比较全面的认知,本文将对其进行系统的整理和归纳。

关键词：遥感图像深度学习卷积神经网络倾斜边界框目标检测

遥感图像跨域语义分割的无监督域自适应对齐方法

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测绘学报 2023年第12期52卷 2115-2126页

作者：沈秭扬倪欢管海燕南京信息工程大学遥感与测绘工程学院江苏南京210044

深度学习模型依赖于大量同源标记样本,即限定训练数据与测试数据服从同一分布.但是,面对大范围、多样化的遥感图像时,数据之间的同分布要求难以保证,深度学习模型的分割精度下降明显.针对这一问题,本文提出了一种面向遥感图像语义分割... 详细信息

深度学习模型依赖于大量同源标记样本,即限定训练数据与测试数据服从同一分布.但是,面对大范围、多样化的遥感图像时,数据之间的同分布要求难以保证,深度学习模型的分割精度下降明显.针对这一问题,本文提出了一种面向遥感图像语义分割的无监督域自适应方法,在训练数据(源域)与测试数据(目标域)分布不同的情况下,仅利用源域标签训练深度学习模型,提高目标域语义分割精度.本文方法引入最优传输理论,在图像空间、特征空间和输出空间进行全局对齐,以减轻源域和目标域之间的域偏移.试验采用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)所提供的Potsdam和Vaihingen数据集进行验证.结果表明,相比于现有方法,本文方法取得了更高的分割精度.此外,通过消融分析,在深度学习驱动的语义分割无监督域自适应框架下,证明了最优传输理论的有效性.

关键词：遥感图像语义分割域自适应最优传输

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遥感图像中细弱目标分割方法

哈尔滨工程大学学报 2020年第11期41卷 1689-1694页

作者：叶秀芬于淼郭书祥梁洪哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

为了解决现有图像分割方法在遥感图像细弱目标分割任务中所存在的分割精度较低,受背景噪声干扰明显等问题,本文提出了一种基于Dense-Unet网络和集成学习的改进语义分割方法,实现了高分辨率遥感图像中的高压电线一类细弱目标的精准分割... 详细信息

为了解决现有图像分割方法在遥感图像细弱目标分割任务中所存在的分割精度较低,受背景噪声干扰明显等问题,本文提出了一种基于Dense-Unet网络和集成学习的改进语义分割方法,实现了高分辨率遥感图像中的高压电线一类细弱目标的精准分割。融合DenseNet思想和U-net网络结构,提出了一种Dense-Unet网络模型,从而提取图像中更加精细的特征;为了增强模型对小类别目标的学习能力,使用了代价敏感权重向量方法,改进了训练时的目标函数,提升了模型训练时的收敛速度和在测试数据上的泛化能力;采用了集成学习Bagging的方法对多个网络模型进行集成,采用决策级融合方法集成多个模型对预测结果进行投票表决,使得细弱目标分割精度得到进一步提升。在最终的测试集上进行网络模型评估表明:本文所提出算法的精度达到94%,在细弱目标分割效果上优于目前常用的深度学习语义分割网络,且拥有更好的泛化能力和优异的视觉效果。

关键词：遥感图像深度学习图像分割语义分割细弱目标分割图像类别信息非均衡集成学习多模型融合

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遥感图像像素级异常识别的一种方法

吉林大学学报（地球科学版） 2012年第3期42卷 881-886页

作者：陈永良李学斌林楠吉林大学综合信息矿产预测研究所长春130026

遥感图像异常识别是遥感应用领域一个颇受关注的研究课题,在军事目标识别和自然环境保护等许多领域都有潜在应用价值。不妨假设遥感图像背景像素分布于随空间位置缓慢变化的一系列高斯超椭球体内,异常像素则分布于超椭球体之外。在这种... 详细信息

遥感图像异常识别是遥感应用领域一个颇受关注的研究课题,在军事目标识别和自然环境保护等许多领域都有潜在应用价值。不妨假设遥感图像背景像素分布于随空间位置缓慢变化的一系列高斯超椭球体内,异常像素则分布于超椭球体之外。在这种假设前提下,首先应用Weiszfeld方法估算遥感图像中一系列高斯超椭球体的重心和波段协方差矩阵;然后,计算各像素到对应的超椭球体重心的马氏距离,并用直方图法确定马氏距离的异常下限;最后,把马氏距离高于异常下限的像素作为异常像素识别出来。在GDAL遥感图像数据输入输出函数库基础上,用VC++语言开发了遥感图像像素级异常识别的算法程序;用美国亚特兰大TM图像进行了方法的应用实验研究。结果表明,该方法对遥感图像中的局部异常具有很好的识别效果。

关键词： Weiszfeld方法马氏距离协方差矩阵像素异常提取遥感图像

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遥感图像配准技术综述

光学精密工程 2013年第11期21卷 2960-2972页

作者：余先川吕中华胡丹北京师范大学信息科学与技术学院

遥感图像配准是图像融合、多光谱分类、环境监测和图像镶嵌等不可缺少的步骤。本文讨论了遥感图像领域中重要的和最新的配准算法,将配准方法划分为基于区域的配准、基于图像特征的配准、基于混合模型的配准和基于物理模型的配准四类;描... 详细信息

遥感图像配准是图像融合、多光谱分类、环境监测和图像镶嵌等不可缺少的步骤。本文讨论了遥感图像领域中重要的和最新的配准算法,将配准方法划分为基于区域的配准、基于图像特征的配准、基于混合模型的配准和基于物理模型的配准四类;描述了四类配准方法中的典型算法,并分析了它们的优势和不足,重点概述了基于特征配准中的局部不变特征变换算法。评述了国内外遥感图像配准的发展现状;指出了遥感图像配准技术中存在的问题,即多源遥感图像的配准、遥感图像配准的实时性、遥感图像的非线性配准和遥感图像配准的精度评价,最后展望了遥感图像配准技术的发展前景。

关键词：图像配准遥感图像特征提取物理模型