在現(xiàn)有的遙感數(shù)據(jù)中,高分辨率遙感數(shù)據(jù)可以提供豐富的地表信息,精細(xì)地描述地物目標(biāo)的空間結(jié)構(gòu)和表層紋理。圖像中的地物輪廓信息更加清晰,為有效解譯分析提供了條件和基礎(chǔ)。高分辨率遙感數(shù)據(jù)已顯示出比傳統(tǒng)的中、低分辨率遙感圖像的顯著優(yōu)勢(shì)和良好的應(yīng)用前景,但高分辨率數(shù)據(jù)處理水平和實(shí)際需求之間還存在著較大的差距。遙感圖像分類是遙感數(shù)據(jù)信息處理的基本任務(wù)之一,建立在多尺度分割基礎(chǔ)上的面向?qū)ο蟮膱D像分析方法是遙感圖像解譯的有效方法,尤其在高空間分辨率遙感圖像分類方面有著巨大的優(yōu)勢(shì)。但是自二十世紀(jì)末發(fā)展至今,該方法仍面臨以下兩個(gè)問(wèn)題:(1)遙感圖像分割是決定面向?qū)ο髨D像分析與計(jì)算成功與否的關(guān)鍵,但是高空間分辨率遙感圖像中豐富的地物目標(biāo)與空間語(yǔ)義信息必須在多尺度下才能充分表達(dá)和描述。因此,如何定量評(píng)價(jià)圖像分割質(zhì)量,確定最優(yōu)分割參數(shù)組合,是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題;(2)盡管傳統(tǒng)的面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感圖像分類方法在特征描述、特征學(xué)習(xí)以及分類器設(shè)計(jì)等方面取得了重要的發(fā)展,但是大多數(shù)傳統(tǒng)方法僅從原始圖像中提取淺層次的特征用于分類,對(duì)于對(duì)象目標(biāo)的深層次地物特征的表達(dá)不夠充分,特征的人工設(shè)計(jì)與選擇也不利于多源遙感大數(shù)據(jù)的自動(dòng)化解譯與信息挖掘。因此,如何自動(dòng)化地提取深層次特征是另一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。為解決上述兩個(gè)問(wèn)題,本論文圍繞非監(jiān)督的圖像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)、基于超像素特征表達(dá)的特征學(xué)習(xí)方法和面向?qū)ο蟮亩喑叨染矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類展開研究。論文的主要成果如下:(1)基于地統(tǒng)計(jì)學(xué)中的空間分層異質(zhì)性,提出了一種無(wú)監(jiān)督遙感圖像分割質(zhì)量定量評(píng)價(jià)方法。該方法從原始圖像中提取光譜和紋理特征構(gòu)建待評(píng)價(jià)的特征集,從圖像分割區(qū)域特征統(tǒng)計(jì)的角度,引入空間分層異質(zhì)性和空間自相關(guān)作為區(qū)域內(nèi)外同質(zhì)和異質(zhì)性評(píng)價(jià)的測(cè)度。兩個(gè)測(cè)度用于計(jì)算分割結(jié)果在特征集中的統(tǒng)計(jì)值,最后基于馬氏距離聯(lián)合兩個(gè)測(cè)度得到一個(gè)全局的質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)而根據(jù)圖像的分割結(jié)果質(zhì)量,選擇分割算法或確定最優(yōu)分割參數(shù)組合。(2)提出了一種基于超像素的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征學(xué)習(xí)方法。該方法充分利用高分辨率遙感圖像豐富的語(yǔ)義信息,采用簡(jiǎn)單線性迭代聚類算法對(duì)待分類的遙感圖像進(jìn)行超像素分割,獲得緊湊且大小均勻的超像素對(duì)象作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入,從中標(biāo)記訓(xùn)練樣本用于訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參數(shù),從而達(dá)到自動(dòng)學(xué)習(xí)地物對(duì)象深度特征的目的。該方法克服了現(xiàn)有使用像元鄰域矩陣作為網(wǎng)絡(luò)輸入帶來(lái)的運(yùn)算復(fù)雜及缺乏目標(biāo)背景信息等問(wèn)題,提高了特征提取的效率和深度。(3)提出了一種自適應(yīng)邊界約束的多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法。該方法在基于超像素特征表達(dá)的地物特征學(xué)習(xí)方法基礎(chǔ)之上,構(gòu)建了一個(gè)多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將不同尺度下的超像素對(duì)象作為網(wǎng)絡(luò)輸入,使用加權(quán)特征的融合方法提高特征表達(dá)的能力。通過(guò)使用本文提出的圖像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)為超像素分類結(jié)果自適應(yīng)地提供最優(yōu)地物邊界信息,對(duì)地物輪廓進(jìn)行約束優(yōu)化,得到最終分類結(jié)果,有效提高了高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)特征挖掘與分類的自動(dòng)化和智能化程度。
【學(xué)位單位】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP751
【部分圖文】：

面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感圖像深度特征提取與分類研究第 2 章 基于空間分層異質(zhì)性的圖像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)1 方法概述圖像分割的本質(zhì)是同質(zhì)性區(qū)域合并和異質(zhì)性區(qū)域分離。根據(jù)第 1 章中所討的非監(jiān)督評(píng)價(jià)的特征準(zhǔn)則，最佳分割結(jié)果應(yīng)該滿足分割基元內(nèi)部具有最大的質(zhì)性以及基元之間最大的異質(zhì)性。本文通過(guò)設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，計(jì)算分割區(qū)域局與整體的統(tǒng)計(jì)值，再將這些指標(biāo)聯(lián)合得到整體的質(zhì)量評(píng)分。具體技術(shù)路線圖圖 2.1 所示。

2.5 實(shí)驗(yàn)與分析2.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（）人工合成紋理圖像為比較提取的光譜紋理特征集與原始圖像在分割質(zhì)量評(píng)價(jià)算法中作為輸數(shù)據(jù)的差異，本文合成了兩幅圖像 S1 和 S2 用于測(cè)試（圖 2.4）。其原圖與分割值均為人工制作，包含不同紋理的原始圖像是對(duì)地面真實(shí)地物的模擬，用于創(chuàng)這些圖像的紋理材料是從奧盧大學(xué)紋理數(shù)據(jù)庫(kù)（http://www.outex.oulu.fi）中隨提取的。使用合成圖像的原因是其圖像內(nèi)不同紋理對(duì)象的邊界是人工設(shè)計(jì)的，分割邊界標(biāo)準(zhǔn)是符合客觀實(shí)際的。在分割結(jié)果統(tǒng)一的情況下，我們將在 S1 和 上測(cè)試基于原始圖像與特征增強(qiáng)圖像計(jì)算質(zhì)量評(píng)分的差異，判斷特征集對(duì)于分質(zhì)量評(píng)價(jià)算法的影響。

面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感圖像深度特征提取與分類研究高的相似性，反映對(duì)象之間相關(guān)性程度的空間自相關(guān)性較弱，對(duì)應(yīng)的 MI 值較高。隨著分割尺度的增大，分割對(duì)象的平均尺寸也不斷增大，對(duì)象內(nèi)部逐漸包含更多不相似的地物，對(duì)象間與的相似程度也不斷降低。因此對(duì)象的同質(zhì)性降低，對(duì)象間的異質(zhì)性增強(qiáng)，導(dǎo)致 q 值和 MI 值隨之下降。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2849284