基于机器学习的多光谱遥感图像道路目标分类识别方法研究

发布时间：2020-03-28 20:14

【摘要】：随着遥感图像的应用越来越广泛,传统的利用人工方法来对图像中的目标进行检测与识别已经远远不能满足现在的需求。由于遥感图像的数据量大,目标类型复杂,纹理信息丰富,场景大而变化多,目前的目标检测方法准确率并不是很高,常常还会出现漏检,影响目标检测的性能。因此,如何利用遥感图像的多谱信息,采用合理有效的处理方法来改善和提高遥感图像的目标分类与识别性能,是目前研究者越来越关注的话题。本文以遥感图像中的道路目标为对象,利用机器学习技术,从基于特征的道路目标描述、传统机器学习的道路检测方法及现代机器学习的道路识别技术等三个方面,深入研究道路目标的分类与识别。论文工作主要包括:(1)基于纹理特征的道路目标描述。利用图像灰度共生矩阵GLCM,有效地提取纹理特征来描述道路目标。首先,通过分析不同尺寸样本、不同波段图像及其GLCM生成参数对道路目标的贡献情况,选取了RGB彩色空间、G波段和NIR波段遥感图像,并确定GLCM。然后,通过比较基于GLCM计算的纹理特征量对道路和非道路目标的可区分度,最终确定逆差矩、熵、对比度等3个纹理特征为道路目标最有效的特征描述量,用于后期的检测分类。(2)基于支持向量机SVM优化后的道路分类方法。提出了双线性分段二分网格搜索方法,优化了基于RBF核的SVM分类器参数确定。首先,在初始搜索范围内,寻找出满足交叉验证最高正确率所对应的惩罚因子,确定最佳搜索段。然后,分段采用二分法,迭代求解出每段SVM的最高正确率所对应的最佳参数;最后,找出SVM最高正确率的最大值对应的最佳参数,即为SVM模型参数优化结果。与传统的双线性法、网格搜索法和双线性网格搜索法等方法相比,本文提出的参数优化方法训练量小,计算简单,学习精度高,使得SVM具有更高的泛化性能。在遥感图像道路目标检测中,准确率达到70%。(3)基于深度卷积神经网络VD-CNN结构的道路识别方法。采用小卷积核叠加策略,选择不同深度和规模的卷积层与池化层和全连接层,重构了VD8、VD10、Lower VD10及Higher VD10等4种VD-CNN网络结构模型。通过4个网络的学习训练及识别精度性能对比,重构的基于小卷积核叠加的VD10-CNN网络结构因其合理的深度,取得了最好的道路分类识别结果,准确率达到93%。
【图文】：

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和技术还是存在着不少的难点和问题，依然需要科研工作者的高度重视。只有继续改进和提高目标分类与识别性能，才能真正发挥出高分辨率遥感图像目标分类与识别系统在国民经济发展的重要作用。1.2 研究问题描述与处理框架目标分类与识别技术研究的地物目标主要有道路、河流、桥梁、机场、飞机、港口码头、船舶等典型民用、军事目标。这些目标信息大多是依赖于可见光、红外、微波毫米波、雷达等不同的传感器来获取。本文研究的多光谱遥感图像信息主要将来自于可见光和红外波段传感器获取的影像数据。在通常情况下，可见光图像空间分辨率高、呈现的目标特征明显，形状直观清楚、纹理信息丰富。不过，可见光图像因受到光照条件影响和空中云雾干扰其图像质量会大大下降。红外传感器能够捕获目标的热辐射特征，所以，红外波段图像能够反映出目标的物理特性且没有背景的干扰问题。但是，红外波段图像信噪比较低、对比度较差。相对于可见光图像，获取目标大多没有形状和纹理信息。结合可见光和红外波段的图像信息用于地物目标分类识别，是目前多光谱遥感图像目标分类与识别的主要手段之一。

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图像的单一目标分类识别，其处理框架主要包括如图 1.2 所和分类识别等 4 个部分。各部分处理内容如下：利用已知目标的先验信息如模板、边缘、轮廓，在遥感图像信息。根据图像的灰度值、彩色 RGB 三色值、亮度、纹理、形状个图像分成互不相交的若干个区域。同一区域内特征应一致明显不同。针对目标，提取反映目标和其他不同目标的不同类别的特征唯一性和可区分性。图像特征是指图像的原始本身的属性，，、纹理或色彩等视觉直接感受到的自然特征；变换频谱、直测量等技术才能得到的人为特征。根据特征提取，对目标进行有效的描述，以此通过分类器进中的目标进行分类并识别。例如，图像目标类型可以利用机到相应的目标描述模型，然后，利用该模型再对测试图像中
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP751;TP181

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