改进Deeplab网络的遥感影像海岛岸线分割

发布时间：2021-12-16 19:54

　　目的海岛作为一项特殊资源,在海洋开发和利用方面发挥着重要的作用;遥感作为一种非接触式远距离探测手段,为海岛研究提供了重要的数据来源;而深度学习因其对图像特征的提取能力和对复杂问题的拟合能力广泛应用于各个领域。本文结合深度学习的计算优势,兼顾遥感影像的波段数量多和覆盖范围大的特征,以海岛岸线的快速分割为目的,提出了一种改进的海岛岸线遥感影像分割模型。方法该分割模型包括3方面:1)针对遥感影像的多波段特征,提出基于最佳指数的遥感影像波段组合选择,将选择后的波段组合作为海岛岸线分割模型的输入数据;2)针对遥感影像大范围覆盖的特征,提出基于Deeplab神经网络结构的海岛岸线粗分割,将粗分割结果作为海岛岸线优化的初始边界;3)利用全连接条件随机场优化海岛岸线,实现海岛岸线的细分割提取。结果以大小不等的4个海岛的岸线提取为例,分别采用改进的海岛岸线分割模型、全卷积神经网络模型（fully convolutional networks,FCN）、Deeplab模型和目视解译法从遥感影像数据中分割海岛岸线。同时,引入平均交并比（mean intersection over union,MIoU）和相... 

【文章来源】：中国图象图形学报. 2020,25(04)北大核心CSCD

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

改进的海岛岸线分割模型架构图

残差学习可作为神经网络的一部分或多部分，假设该神经网络的输入为x，拟合后输出为H(x);定义另外一个残差映射F(x)为H(x)-x，则原始的函数映射H(x)可表示为F(x)+x(He等，2016)，如图2所示。He等人(2016)通过实验证明，优化残差映射F(x)易于优化原始映射H(x)。F(x)+x在前馈神经网络中可作为捷径x与主径F(x)的和。捷径未引入多余参数，不影响原始网络的复杂度，整体网络依然可使用现有的深度学习反馈训练求解。使用ResNet-101残差网络作为主干网络，适应了遥感影像的高维特征。同时利用残差学习能减轻深层网络训练的负担，减弱因层数过多造成的梯度消失现象，达到提高训练精度的效果。

Deeplab网络中加入了金字塔池化模块(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)，解决遥感影像的多尺度信息问题。在输入一幅遥感影像时，使用1个1×1卷积和3个3×3的膨胀系数为6、12、18的空洞卷积并行执行，增加不同尺度范围内语义信息的提取和区分，以实现对遥感影像中多尺度的物体进行捕获，如图3(a)所示。同时向ASPP中添加了平均池化层，将特征做全局平均池化，经过卷积再融合，如图3(b)所示。1.3 基于全连接条件随机场的海岛岸线优化

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3538735