基于卷积神经网络的高分遥感影像单木树种分类 下载: 1504次
1 引言
森林生态系统是地球上最大的陆地生态系统,也是全球生物圈中重要的一环,在改善生态环境、维持生态平衡、保护人类生存发展基本环境等方面发挥着不可替代的作用[1]。森林资源管理是林业部门的主要工作之一,其中树种类型调查对于森林资源管理和监测具有十分重要的意义[2]。传统的树种类型调查,主要采用实地调查及林相图辅助等方法,不仅消耗大量的人力和物力,而且更新困难、准确率较低,无法满足林业部门以及用户对于森林遥感信息精细提取的要求[3-4]。
高分辨率遥感影像包含了丰富的纹理、形状、位置等信息,不仅能显示出较大的地貌特征,还能清晰地反映森林中单棵树木的细节,这些细节为单木树冠的高精度提取、单木参数的估计以及单木尺度的树种分类等提供了可能,利用高分辨率遥感影像对森林区域进行树种类型调查已经成为相关研究领域的热点[5-7]。
传统的树种分类主要采用了人工设计特征结合机器学习分类器的方法,诸如K最邻近(KNN)[8]、决策树(DT)[9]、随机森林(RF)[10]、最大似然法(MLC)[11]、支持向量机(SVM)[12]、人工神经网络(ANN)[13]等。Franklin等[14]使用RF对无人飞行器采集的多光谱影像中4类田间树种进行面向对象分类,总体准确性约为78%;Immitzer等[15]使用RF对WorldView2影像中10类森林树种进行了分类,总体准确性约为82%;Li等[16]利用SVM和RF的方法对双时域WorldView2/3影像中城市树种进行了分类,结果表明,SVM比RF更加适合样本分布不均衡的城市树种分类;Wang等[17]基于Pleiades-1 高分辨率遥感数据,采用DT、SVM及RF对红树林进行树种识别,描绘出80%以上的红树林;谢珠利[18]使用了KNN、DT、RF、MLC、SVM、ANN等6个分类器,对国产ZY-3卫星影像中6类人工林树种进行了提取,结果表明,不同的分类算法有各自的优缺点,可能某种算法对某类树种有较好的分类效果;李永亮等[19]将高光谱特征参数作为输入矢量,森林树种类别作为输出矢量,建立反向传播(BP)神经网络模型,对三种树木进行监督分类,分类综合精度达93.3%;余超[20]以WorldView2影像作为数据源,分别采用DT、SVM和ANN这3种分类器对森林公园主要树种进行分类,结果表明,DT分类精度最高,SVM次之,ANN最差。以上方法中分类特征的构建依赖于主观设置的经验和参数值,分类器仅能从原始图像中提取到浅层次的地物特征用于分类,而对于面向对象的深层次的地物特征表达不够充分,分类效果有限[21]。
随着深度学习的发展,卷积神经网络(CNN)近年来广泛应用于图像分类领域[22-23]。深度学习CNN模型利用多层神经网络结构充分学习图像中包含的特征信息,自动提取出更抽象、更深层的信息用于图像分类,因此,CNN往往具有比机器学习更好的分类效果。已经有少部分学者开始探索将深度学习用于遥感影像的树种识别与分类,均取得了不错的结果[24-25]。Wegner等[26]通过车载激光雷达(LiDAR)收集城市的树木类别,并使用CNN模型进行分类实验,实验结果表明,基于CNN模型的对象检测器和分类器可以显著提高树种的分类精度,从而替代人工树种调查;Zou等[27]利用LiDAR采集树木的三维空间信息,运用深度信念网络(DBN)进行分类,对树种的分类精度高达95.6%;Onishi等[28]利用无人机高分影像、数字高程模型(DEM)及坡度模型提取树冠,并进行基于对象的CNN模型分类,对7类树种达到了89%的总体精度;滕文秀等[29]结合面向对象和深度迁移学习方法对QuickBird高分影像中的森林公园进行树种分类,达到了78.98%的总体精度,远远高于RF和SVM的分类结果。已有深度学习单木树种分类多利用机载LiDAR数据,这类数据源的获取成本高、处理复杂,且覆盖范围有限,对于精细的单木树种分类应用来说,采用高分影像更为妥当。深度学习模型虽然展现出优于机器学习分类器的单木树种分类效果,但是对单木树种样本集的数量有一定的要求。因此,遥感影像的单木树种分类在数据源选择、样本集构建、精度提升等方面还存在改进的地方。
本文针对森林地区单木树种分类存在的问题,将CNN模型与高分影像相结合,构建典型森林地区的单木树种遥感影像样本集,探索最优的CNN模型,实现典型森林地区单木树种的最佳分类方案,提升树种类型调查的自动化水平,为森林资源管理及监测提供技术支撑。
2 研究区与实验数据
2.1 研究区概况
研究区选在安徽黄山风景区,
图 1. 研究区所在位置。(a)黄山市在安徽省的方位;(b)WorldView3真彩色示意图,方框为黄山风景区所在位置
Fig. 1. Location of the research area. (a) Huangshan City, Anhui Province; (b) true color schematic of WorldView3, the box indicates the location of Huangshan Mountain
2.2 实验数据
遥感数据选取为一景WorldView3影像,成像时间为2019年3月10日。该景影像全色波段空间分辨率为0.3 m,8个多光谱波段空间分辨率为1.2 m。为了最大程度保留光谱和纹理信息,对影像进行了基于雾霾和波段比值(HR)[30]的融合处理,将融合后0.3 m的8波段影像用于接下来的分类。
3 样本集构建与划分
3.1 单木树种遥感影像样本集的构建
利用CNN模型对高分影像进行单木树种分类,首先需要大量单木树种遥感影像样本用于训练以及测试模型,因此,本文在研究区内建立相应单木树种遥感影像样本集。单木树种遥感影像样本集需要从整幅遥感影像中裁剪出仅包含单棵树冠的影像并确定其类别,而遥感影像覆盖范围广,地物类型比较复杂,对遥感影像中树冠的描绘需要采取一定的方法,本文采取的影像冠层切片(CSI)[31]算法是一种专门进行树冠圈定的高效算法,能对遥感影像进行多尺度分割,自动圈定影像中的树冠。
本文单木树种遥感影像样本集的构建分为:1)在研究区实施野外实地调查,采集树种类别样本;2)对研究区遥感影像进行CSI树冠圈定处理,得到树冠圈定的矢量数据;3)将矢量数据叠加到影像上,结合遥感影像解译结果,标注树冠的类别;4)标注类别后的树冠取最小外接矩形后输出,得到单木树种遥感影像图;5)根据树种类别进行归类,构建包含研究区5类主要树种的单木树种遥感影像样本集。如
图 2. 单木树种遥感影像样本集的构建步骤。(a)研究区遥感影像;(b)树种分布图;(c)树冠圈定图;(d)树冠类别标注图;(e)单木树种遥感影像图;(f)单木树种遥感影像样本集
Fig. 2. Construction steps of sample set of remote sensing imagery of individual tree species. (a) Remote sensing imagery of research area; (b) distribution diagram of tree species; (c) delineation diagram of tree crown; (d) labeling diagram of tree crown category; (e) remote sensing imagery of individual tree species; (f) sample set of remote sensing imagery of individual tree species
黄山风景区范围较大,地形复杂,影像云层覆盖较多,实地考察后,将野外采样区域选在观景路线两侧。2019年12月底,课题组成员在采样区域使用全球定位系统(GPS)手持机采取了一定的样本点,作者根据野外采样结果对树种进行了合并,并对影像进行了类别标注后归类,结果如
图 3. 单木树种遥感影像样本集类别标注结果
Fig. 3. Classification labeling result of sample set of remote sensing imagery of individual tree species
3.2 样本集划分
在深度学习中,通常将样本集随机划分为训练样本集、验证样本集、测试样本集。首先使用训练样本集训练模型,然后用验证样本集验证模型,根据验证误差不断调整模型,选出其中的最优模型,最后用测试样本集评估模型。本文的样本集划分配比为训练样本集∶验证样本集∶测试样本集=3∶1∶1。
CNN模型通常具有几万甚至数百万的参数,需要有足够比例的样本参与训练,通过野外采样后标注的样本数很难达到相应的规模,因此,还需要对训练样本集和验证样本集进行数据增强。本文对原始的单木树种遥感影像进行90°旋转、180°旋转、270°旋转、上下翻转、左右翻转等操作后,样本集的数量扩大为原来的6倍。
表 1. 数据增强前后的样本集划分结果
Table 1. Results of sample set division before and after data augmentation
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4 模型与方法
传统CNN模型的输入一般为单通道灰度图像集或三通道彩色图像集,尺度为固定的32或224;而单木树种遥感影像样本集的波段数为8,尺度为6~60不等。因此,单木树种遥感影像样本集输入模型前需要提前缩放到统一尺度下。为了照顾不同尺度的样本,方便CNN模型的改写,本文将这一尺度固定为32。基于上述考虑,本文参考CNN模型发展阶段中出现的几个重要模型,在保留模型核心思想的前提下,通过改写模型参数,搭建出适合单木树种遥感影像样本集多波段、小尺度特点的模型。
4.1 LeNet5模型
LeNet5模型是1998年由LeCun等[32]提出的,最早用于识别手写数字(MNIST)图像集,是CNN模型的开山之作,确定了CNN模型的基本架构。
本文模型的搭建策略为:1)将输入层由适合灰度图像的32×32改为适合多光谱影像的32×32×8;2)激活函数由tanh改为ReLU。为方便区分,本文中将搭建后的模型命名为LeNet5_relu,尾标“_relu”表示激活函数使用的是ReLU。
LeNet5_relu模型共8层,包含输入层、3个卷积层、2个池化层、1个全连接层和分类层。其中第2、4、6层为卷积层,分别包含6、16、120个大小为5×5,步长均为1的卷积滤波器,激活函数均为ReLU;第3、5层为池化层,都采用2×2的平均池化,步长均为2;第7层为全连接层,包含84个输出神经元节点;分类层采用Softmax分类器分出5类。如
表 2. LeNet5_relu模型参数
Table 2. LeNet5_relu model parameter
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4.2 AlexNet模型
AlexNet[33]模型是由2012年ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC)分类任务冠军获得者Hinton和他的学生Krizhevsky所设计。模型引入ReLU加速训练,通过重叠池化提取特征,加入局部响应归一化(LRN)层增加模型泛化能力,使用数据增强和Dropout降低过拟合。AlexNet模型最初用于224×224×3的ImageNet图像集的识别,模型中网络的卷积核和输出均较大,因此,需要缩小网络的规模。
本文模型搭建的策略为:1)将输入层由227×227×3改为32×32×8;2)将C1层卷积核由11×11减小为7×7,防止过大局部感受野导致的欠拟合;3)所有卷积滤波器数量减少1/7~1/6,全连接层输出由4096减少到320和100,防止过拟合;4)去掉Dropout层。搭建后的模型命名为AlexNet_mini,尾标“_mini”表示模型参数规模被大大缩小。
AlexNet_mini模型共12层,包含输入层、5个卷积层、3个池化层、2个全连接层和分类层。其中第2、4、6、7、8层为卷积层C1~C5,分别包含12个大小为7×7,36个大小为5×5,54、54、36个大小为3×3,步长均为1的卷积滤波器,激活函数均为ReLU;第3、5、9层为池化层S1~S3,采用3×3的平均池化,步长均为2;第10、11层为全连接层F1和F2,分别包含320和100个输出神经元节点;分类层采用Softmax分类器分出5类。如
表 3. AlexNet_mini模型参数
Table 3. AlexNet_mini model parameter
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4.3 GoogLeNet模型
GoogLeNet[34]模型是由2014年ILSVRC分类任务冠军获得者Szegedy等设计。模型设计了Inception模块,可在保持计算成本的同时增加网络的深度和宽度。GoogLeNet模型也是用于224×224×3的ImageNet图像集的识别,同样需要减少卷积核的数量和输出。除此以外,GoogLeNet模型采用了6次下采样,尺度大小为32的图像经过5次下采样已经缩减为1 pixel,因此,还需要减少下采样的次数。
本文模型搭建的策略为:1)将输入层由224×224×3改为32×32×8;2)在输入层和Inception层之间只保留C1层,且C1层步长由2改为1,减少下采样次数;3)C1层卷积滤波器数量由64减少为12,Inception模块内所有卷积滤波器数量减为原来的1/8,防止过拟合。搭建后的模型命名为GoogLeNet_mini56,尾标“_mini56”表示模型不仅参数规模被大大缩小,而且卷积层和全连接层加起来共56层。
GoogLeNet_mini56模型包含输入层、1个卷积层、9个Inception V1模块、3个池化层和分类层。其中第2层为卷积层C1,包含12个大小为7×7,步长为1的卷积滤波器,激活函数为ReLU;第1、2 Inception V1模块分别为1a和1b,第3~7 Inception V1模块分别为2a~2e,第8、9 Inception V1模块分别为3a和3b;池化层S1和S2分别在Inception V1模块 1b和2e后,采用3×3的最大池化,步长均为2;池化层S3在Inception V1模块 3b后,采用7×7的平均池化,步长为1;分类层采用Softmax分类器分出5类。如
表 4. GoogLeNet_mini56模型参数
Table 4. GoogLeNet_mini56 model parameter
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对于Inception V1模块,它是由四部分并联而成。其中第一部分为大小1×1的卷积滤波器;第二部分使用大小1×1的卷积滤波器构成的瓶颈层,作为3×3卷积滤波器之前的降维;第三部分同样使用了瓶颈层,作为5×5卷积滤波器之前的降维;第四部分同样使用了瓶颈层,作为大小3×3、步长为1的最大池化层之后的降维。Inception V1模块中卷积滤波器的具体数量记录在
表 5. Inception V1模块参数
Table 5. Inception V1 block parameter
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4.4 ResNet模型
ResNet[35]模型是由2015年ILSVRC分类任务冠军获得者He等设计。模型设计了Residual模块,解决了深层网络的退化问题。ResNet模型也适用于224×224×3的ImageNet图像集的识别,同样需要减少卷积核的数量和输出。为更好说明不同网络模型结构的效果,网络层数都设为56层;除此以外,56层的ResNet模型会大大增加参数计算量,还需要在Residual模块内引入瓶颈层。
本文模型搭建的策略为:1)将输入层由224×224×3改为32×32×8;2)C1层卷积滤波器数量由64减少为12,Residual模块内所有卷积滤波器数量减为原来的1/8,防止过拟合;3)采用瓶颈层处理的Residual模块,模块重复参数设为(3,4,8,3)。搭建后的模型命名为ResNet_mini56,尾标“_mini56”与GoogLeNet_mini56的尾标同义,不再赘述。
ResNet_mini56模型包含输入层、1个卷积层、1个池化层、4个Residual模块和分类层。其中第2层为卷积层C1,包含12个大小为7×7、步长为2的卷积滤波器,激活函数为ReLU;接下来为Residual模块(1)~(5);池化层S1在Residual模块(1)的第一层,采用3×3的最大池化,步长为2;分类层先使用384个输出神经元节点的全局平均池化替代全连接层,最后采用Softmax分类器分出5类。如
表 6. ResNet_mini56模型参数
Table 6. ResNet_mini56 model parameter
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对于Residual模块,除了采用shortcut的连接方式将模块输入与输出进行了恒等映射以外,还在模块内大小3×3的卷积滤波器之前使用瓶颈层进行了降维,并在之后通过瓶颈层恢复高维。Residual模块中卷积滤波器的具体数量也记录在
4.5 DenseNet模型
DenseNet模型是由2017年CVPR最佳论文作者Huang等[36]设计。模型设计了Dense模块和压缩层,Dense模块通过特征在通道上的密集连接实现特征复用,进一步解决了深层网络梯度消失的问题,压缩层通过降低特征图大小减少参数计算量。除此以外,同样可以在Dense模块内引入瓶颈层减少参数计算量。包含瓶颈层的Dense模块和压缩系数小于1的压缩层的组合模型称为DenseNet_BC模型。任意层的DenseNet_BC模型需满足(网络层数-Dense模块数-1)/(2×Dense模块数)=整数。DenseNet模型既在ImageNet图像集进行过测试,也在32×32×3的CIFAR-10图像集和SVHN图像集进行了测试。
本文模型搭建的策略为:1)将输入层改为适合多光谱影像的32×32×8;2)C1层卷积滤波器数量由16减少为12,Dense模块内每层卷积滤波器的增长数由12减少为6,防止过拟合;3)采用瓶颈层处理的Dense模块,模块重复参数设为5;4)压缩层系数设为0.5。搭建后的模型命名为DenseNet_BC_mini56。
DenseNet_BC_mini56模型包含输入层、1个卷积层、5个Dense模块、4个压缩层和分类层。其中第2层为卷积层C1,包含12个大小为3×3,步长为2的卷积滤波器,激活函数为ReLU;接下来为Dense模块(1)~(5)与压缩层(1)~(4)交替叠加;分类层先使用99个输出神经元节点的全局平均池化替代全连接层,最后采用Softmax分类器分出5类。如
表 7. DenseNet_BC_mini56模型参数
Table 7. DenseNet_BC_mini56 model parameter
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对于Dense模块,除了采用密集连接方式将前面所有层和后面层建立关系以外,还在模块内大小3×3的卷积滤波器之前使用瓶颈层进行了降维。Dense模块的输出通道数由输入Dense模块的通道数和每层卷积滤波器的增长数共同决定,以Dense模块(2)为例,输入Dense模块(2)的通道数为21,每层卷积滤波器增长数为6,经过5层的增长,Dense模块的输出通道数变为21+6×5=51。压缩层的输出通道数由前一Dense模块的输入、输出通道数和压缩系数共同决定,以压缩层(2)为例,输入、输出Dense模块(2)的通道数分别为21、51,二者相加乘以压缩系数0.5,压缩层的输出通道数变为(21+51)/2=36。
4.6 深度学习环境
本文采用前端keras2.2.4 +后端TensorFlow 1.14.0模式搭建了深度学习框架,编程语言为Python3.6.8,操作系统为Windows10,显卡为NVIDIA GTX 1060,并通过CUDA10.0实现显卡的并行计算。
5 实验结果与分析
5.1 模型参数
模型参数的数量一定程度上反映了模型的复杂程度,也决定了计算量。本文模型的参数摘要如
表 8. CNN模型参数
Table 8. CNN model parameter
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从
5.2 训练精度与验证精度
利用3.2节中划分好的训练样本集对模型进行训练,训练过程中同时使用验证样本集对训练好的模型进行精度验证。经过迭代训练,LeNet5_relu模型在第50个周期收敛,训练精度为95.16%,验证精度为91.87%;AlexNet_mini模型在第41个周期收敛,训练精度为95.23%,验证精度为92.77%;GoogLeNet_mini56模型在第71个周期收敛,训练精度为95.12%,验证精度为94.59%;ResNet_mini56模型在第38个周期收敛,训练精度为98.25%,验证精度为94.49%;DenseNet_BC_mini56模型在第42个周期收敛,训练精度为98.87%,验证精度为97.21%。
图 4. CNN模型收敛时的训练精度、验证精度与网络层数柱形图
Fig. 4. Histogram of training accuracy, validation accuracy, and network layers when CNN model converges
通过对比模型的训练精度,可以看出:1)相比LeNet5_relu模型,AlexNet_mini模型网络层次加深3层,训练精度略微提升;2)相比LeNet5_relu模型和AlexNet_mini模型,GoogeLeNet_mini56模型虽然通过Inception模块将网络层次大大加深到56层,但是训练精度反倒下降,这是因为深层次网络出现了退化问题;3)相比GoogeLeNet_mini56模型,ResNet_mini56具有相同的网络层次,训练精度大幅提升3.13%,这是因为Residual模块解决了网络退化问题;4)相比ResNet_mini56模型,DenseNet_BC_mini56同样具有相同的网络层次,训练精度进一步提升,达到最高98.87%,这是因为通过Dense模块进一步解决了深层网络梯度消失的问题。
通过对比模型的验证精度,可以看出:1)前三个模型中,GoogleNet_mini56模型最优,AlexNet_mini模型次之,LeNet5_relu模型最差,说明模型网络层次越深,模型的验证效果越好;2)相比GoogeLeNet_mini56模型,虽然ResNet_mini56模型的训练精度远高于GoogeLeNet_mini56模型3.13%,但是ResNet_mini56模型验证精度反而低0.1%,这是因为ResNet_mini56模型参数过多,导致训练结果过拟合;3)相比其他所有模型,DenseNet_BC_mini56模型的验证精度达到最高97.21%,说明DenseNet_BC_mini56模型的验证效果最佳。
5.3 分类精度评价
为了更好地说明模型对不同树种进行分类预测的优劣势,本文使用测试样本集计算了各个模型的混淆矩阵,并根据混淆矩阵计算了生产者精度、用户精度、总体精度和Kappa系数等指标进行评价,如
表 9. CNN模型分类精度评价指标
Table 9. Classification accuracy evaluation index of CNN model
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从
5.4 黄山风景区树种分类图
基于DenseNet_BC_mini56模型的预测结果,本文对黄山风景区的树种进行了制图,如
6 结论
本文为满足CNN模型对大量样本集的需求,采用CSI树冠圈定、人工标注、数据增强等方法半自动化构建出单木树种遥感影像样本集;针对样本集多波段、小尺度的特点,在原有CNN模型核心思想的基础上,通过制定针对性改写策略,搭建出5个CNN模型用于单木树种分类。经过多次迭代训练后再进行预测,CNN模型实现了黄山风景区单木树种高精度分类。实验结果表明,DenseNet_BC_mini56的训练精度为98.87%,验证精度为97.21%,总体精度为94.14%,Kappa系数为0.90,具有最佳的训练效果和总体分类效果。
本文研究目的是进行单木树种分类,而单木树种包含两方面的含义,一是尺度上的单棵树,二是种类上的单种树。除了CNN模型本身的深度特征提取优势外,本文的研究方法获得高精度单木树种分类有两个原因:1)采用了基于对象的分类。相比基于像素的分类,基于对象的分类往往可以获得更好的分类效果[21]。本文通过CSI算法分割树冠,获得了树冠对象,但是该方法对阔叶树的分割效果一般。因此,改进分割方法可以在尺度上获得更高的精准度,更加精准地描绘单棵树、统计树种数量。2)进行了树种合并。从
另外,本文对影像进行CSI树冠圈定并标注类别,实际上是对影像进行语义分割的过程;全卷积神经网络(FCN)[37]通过输入整幅原始影像,输出整幅语义分割的影像,实现端到端的分类效果。在计算机设备允许的情况下,可考虑设计出一种端到端的FCN模型,进一步提高应用效率。
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