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卷积神经网络在高分辨率卫星影像地表覆盖分类中的应用研究

【摘要】:地表覆盖是一种重要的地理信息资源,是自然资源监测、国土空间规划、地理国情普查、宏观调控分析等不可或缺的重要信息。近年来高分辨率卫星影像数据获取能力不断增强,为地表覆盖分类提供了坚实的数据基础。然而在实际应用中,大量的地表覆盖分类仍然依靠人工解译处理,难以满足当前大尺度、海量影像地表覆盖分类处理与提取的要求。为了满足高效、准确、自动化的地表覆盖分类应用要求,本文围绕地表覆盖分类问题,研究了利用卷积神经网络进行高分辨率卫星影像地表覆盖分类的关键技术,提出了基于卷积神经网络的地表覆盖分类具体方法,提高了地表覆盖分类精度与效率。论文主要研究内容如下:(1)结合高分辨率卫星影像特点与地表覆盖分类要求,研究了卷积神经网络地表覆盖语义分割方法、特征提取方法与分类方法。研究并设计了包含编码与解码结构的地表覆盖分类卷积神经网络(LCC-CNN)。LCC-CNN通过增加多尺度特征感知模块与多尺度特征融合模块,强化了对多尺度地表覆盖分类特征的提取与融合。通过融合低层特征信息,改进损失函数,强化了图斑边缘学习与分类效果,增强了 LCC-CNN的地表覆盖分类能力。(2)根据遥感影像数据特点,研究了地表覆盖分类训练样本增广方法。提出了改进SMOTE算法,通过计算卷积神经网络对训练样本的学习效果进行数据增广与筛选,减少了无效样本对训练过程的干扰。在同样数据增广规模下,使用改进SMOTE算法构建的训练样本集能够获得更高地表覆盖分类精度。(3)针对多光谱影像数据特点扩充了训练数据的光谱、纹理与坡度等特征,优化了LCC-CNN训练过程,增加CRF后处理方法进一步提高分类精度。实验数据表明,LCC-CNN分类精度优于对比方法,对IOU及Kappa系数的提升较为明显。利用预训练网络与少量训练样本数据,使LCC-CNN具备提取与识别甘蔗种植区域的能力。(4)研究利用多时相数据改进地表覆盖分类精度。利用LCC-CNN在地表覆盖分类中具有较强泛化能力的特性,以LCC-CNN为骨干网构建了前后时相并行分类网络,提出了多时相修正地表覆盖分类方法。该方法能够利用前时相的真值与分类结果,在计算前、后时相特征相似度的基础上修正后时相地表覆盖分类结果,提高分类精度。

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