基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)研究

基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)研究基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)研究

摘要：

隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，獲取大規(guī)模的遙感圖像數(shù)據(jù)成為可能。如何高效地利用這些海量數(shù)據(jù)成為遙感圖像分析的重要問(wèn)題之一。場(chǎng)景分類(lèi)是遙感圖像分析中的一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)，它對(duì)遙感圖像中的不同場(chǎng)景進(jìn)行自動(dòng)化識(shí)別，可以為城市規(guī)劃、環(huán)境保護(hù)、自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)等提供重要信息。本文將基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN），對(duì)遙感圖像中的場(chǎng)景分類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行研究，并探討其在實(shí)際應(yīng)用中的效果。

一、引言

遙感圖像是通過(guò)航天器、飛機(jī)等遠(yuǎn)距離非接觸式傳感器獲取的地球表面的圖像數(shù)據(jù)。其具有覆蓋廣泛、周期性觀測(cè)、多源數(shù)據(jù)等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、氣象、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域。然而，遙感圖像中的場(chǎng)景種類(lèi)繁多，傳統(tǒng)的基于手工特征提取的方法對(duì)于復(fù)雜場(chǎng)景的分類(lèi)效果較差。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，CNN作為一種自動(dòng)學(xué)習(xí)特征的方法，在圖像分類(lèi)領(lǐng)域取得了顯著的成果。因此，將CNN應(yīng)用于遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)任務(wù)，有望提高分類(lèi)準(zhǔn)確率和效率。

二、相關(guān)研究綜述

近年來(lái)，大量的研究工作將CNN應(yīng)用于遙感圖像的場(chǎng)景分類(lèi)中。例如，基于傳統(tǒng)CNN架構(gòu)的改進(jìn)模型，如AlexNet、VGGNet、ResNet等，取得了較好的分類(lèi)效果。同時(shí)，一些研究通過(guò)引入自適應(yīng)采樣、多尺度輸入等方法，進(jìn)一步提高了分類(lèi)性能。此外，為了適應(yīng)遙感圖像的特點(diǎn)，一些研究提出了基于多層感知機(jī)（Multi-LayerPerceptron,MLP）和CNN聯(lián)合模型，融合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。

三、數(shù)據(jù)集和預(yù)處理

本文選取了公開(kāi)數(shù)據(jù)集UCMercedLandUseDataset作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含21類(lèi)遙感圖像，每類(lèi)圖像各100張，共2100張圖像。在預(yù)處理過(guò)程中，對(duì)圖像進(jìn)行了裁剪、縮放和增強(qiáng)等處理，以適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入要求。

四、基于CNN的場(chǎng)景分類(lèi)方法

本文提出了一種基于CNN的遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)方法。首先，在訓(xùn)練集上，利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)和特征提取。然后，通過(guò)學(xué)習(xí)到的特征，使用Softmax分類(lèi)器對(duì)測(cè)試集中的圖像進(jìn)行分類(lèi)。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，使用隨機(jī)梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD）算法進(jìn)行優(yōu)化，以減小分類(lèi)誤差。

五、實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

本文在UCMercedLandUseDataset上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，評(píng)估了所提方法的分類(lèi)性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于CNN的遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)方法在準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)上均優(yōu)于傳統(tǒng)方法。其中，使用VGGNet作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，分類(lèi)準(zhǔn)確率可達(dá)到90%以上。

六、實(shí)際應(yīng)用

遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中具有廣泛的前景。例如，可以利用該技術(shù)對(duì)城市進(jìn)行自動(dòng)化分類(lèi)，為城市規(guī)劃、交通管理等提供重要參考。在環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)遙感圖像中的綠地、水體等場(chǎng)景進(jìn)行分類(lèi)，可以監(jiān)測(cè)和預(yù)防生態(tài)環(huán)境變化。此外，遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)技術(shù)還可應(yīng)用于自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)、土地利用規(guī)劃等領(lǐng)域。

七、總結(jié)與展望

本文利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)遙感圖像中的場(chǎng)景進(jìn)行分類(lèi)研究，并在UCMercedLandUseDataset上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)任務(wù)中取得了較好的分類(lèi)性能。然而，目前的研究還存在一些問(wèn)題，如如何進(jìn)一步提高分類(lèi)準(zhǔn)確率，如何應(yīng)對(duì)圖像中的干擾因素等。因此，未來(lái)的研究方向可以從模型優(yōu)化、特征融合等方面展開(kāi)，以進(jìn)一步提高遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)的性能和效率總結(jié)來(lái)說(shuō)，本文通過(guò)使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)遙感圖像中的場(chǎng)景進(jìn)行分類(lèi)，取得了較好的分類(lèi)性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于CNN的遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)方法在準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)上均優(yōu)于傳統(tǒng)方法，尤其是使用VGGNet作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)，分類(lèi)準(zhǔn)確率可達(dá)到90%以上。該技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中具有廣泛的前景，可以用于城市規(guī)劃、交通管理、環(huán)境保