1 长安大学地质工程与测绘学院,陕西 西安 710054
2 中国自然资源航空物探遥感中心,北京 100083
3 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉 430079
目前主流的神经网络在面对复杂多样的地物目标时难以精确区分,同时样本数量少、弱监督条件也容易为神经网络带来大量噪声与错误。为此,在分析遥感影像的地物特点后,提出一种基于权重动态变形的双重网络遥感影像分类方法,通过构架灵活、简易却有效的权重动态变形结构,构建经过改进的分类网络与目标识别网络,形成双网络对照的自我验证,从而提高学习性能、修复误差、增补遗漏、提高分类精度。实验结果表明,所提方法在容易实施的基础上,表现出更强的地物认知能力和更强的噪声抵抗能力,即其能够适应各种遥感影像的分类任务,具有较为广阔的应用潜力。
遥感影像分类 神经网络 权重动态变形 双重神经网络 自我验证 激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0828001
光子学报
2023, 52(12): 1210002
光子学报
2023, 52(12): 1210001
内蒙古农业大学计算机与信息工程学院, 内蒙古 呼和浩特 010018
近年来, 基于深度学习的模型在高光谱图像(HSI)分类方面效果显著。 针对小样本数据基于深度学习的高光谱图像分类方法分类精度不高的问题, 提出一种融合卷积长短期记忆(ConvLSTM)和多注意力机制网络的高光谱图像分类方法。 该方法分三个分支: 光谱分支、 空间X分支和空间Y分支分别提取光谱特征、 空间X特征和空间Y特征, 并将三个方向的特征融合进行高光谱图像分类。 由于ConvLSTM在学习有价值的特征和对光谱数据中的长期依赖关系建模方面表现出良好的性能, 所以在光谱分支中用了3个隐藏层、 卷积核大小为3×3、 通道分别为150、 100和60提取光谱信息。 在空间X分支和空间Y分支, 采用基于DenseNet和3D-CNN的Dense空间X块和Dense空间Y块分别提取空间X特征和空间Y特征。 为了增强特征提取, 在这三个分支中还分别引入了其特征方向的注意力机制, 针对信息丰富的光谱波段设计了光谱注意块, 信息丰富的像素点分别设计了空间X和空间Y注意块。 在三个公开的高光谱数据集上进行了实验, 即Indian Pines(IP)、 Pavia University(UP)和Salinas Valley(SV)数据集; 并对比了其他五种方法: 基于RBF径向核的支持向量机模型(SVM)、 更深更广的卷积神经网络模型(CDCNN)、 快速密集光谱-空间卷积网络模型(FDSSC)、 空谱残差网络模型(SSRN)、 双分支双注意力机制网络模型(DBDA)。 实验中, IP数据集上训练样本和验证样本的大小设为总样本的3%, UP和SV数据集上训练样本和验证样本的大小设为总样本的0.5%。 该方法和所有基于深度学习的方法, 批处理大小均设置为16, 优化器设为Adam, 学习率设置为0.000 5, 并动态调整学习率。 由于SVM直接利用光谱信息进行分类, 输入样本块像素大小为1×1, 其他基于深度学习方法的输入样本块像素均设置为9×9。 实验结果表明, 该方法能充分利用高光谱图像的光谱和空间特征, 在OA、 AA、 KAPPA等评价标准上均获得了更好的效果, 其中, 该方法的OA指标比次优的算法平均提高0.12%~2.04%。
高光谱图像分类 深度学习 卷积神经网络 注意力机制 Hyperspectral image classification Deep learning ConvLSTM ConvLSTM Convolutional neural network Attention mechanism 光谱学与光谱分析
2023, 43(8): 2608
光学 精密工程
2023, 31(22): 3357
光子学报
2023, 52(11): 1110002
1 中国石油大学(华东)海洋空间与信息学院,山东 青岛 266580
2 青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋矿产资源重点实验室,山东 青岛 266071
3 中国石油集团测井有限公司国际公司,北京 100101
4 自然资源部第一海洋研究所,山东 青岛 266061
5 青岛海洋科技中心,山东 青岛 266237
海上溢油事故的发生不仅给人类造成了巨大的财产经济损失,而且严重破坏了海洋生态环境。极化合成孔径雷达(PolSAR)通过利用多种极化通道能够更综合地记录地物后向散射信息,从而广泛应用于海上溢油检测中。为了更加准确地进行海上溢油检测,提出一种基于Dual Encoder-Decoder Net(Dual-EndNet)的极化SAR海上溢油检测算法。首先提取出目前常用的30种用于溢油检测的极化特征,并利用随机森林算法选出区分溢油重要性较好的前10个特征;然后以编码器-解码器为基本框架,设计两个分支,分别输入PauliRGB图像和优选的10个极化特征图像,用于提取溢油极化SAR图像的空间信息和极化信息,进而对两分支信息进行融合,以提高溢油检测算法性能。在两景Radarsat-2全极化SAR溢油数据集上的实验结果表明,所提方法不仅具有较强的溢油检测能力,而且能够有效地区分原油、植物油、乳化油不同类型的油膜。
图像处理 遥感影像分类 极化合成孔径雷达 深度学习 溢油检测 极化特征 激光与光电子学进展
2023, 60(24): 2412002