發(fā)布時(shí)間：2020-11-17 19:34

　　 遙感對地觀測技術(shù)是一種快速、高效的數(shù)據(jù)獲取方法,獲得的影像數(shù)據(jù)在包括林業(yè)在內(nèi)的多個(gè)行業(yè)被廣泛應(yīng)用。語義分割是林業(yè)遙感影像分析中主要的應(yīng)用之一,與影像分類相比,能夠獲取遙感影像中更為豐富的語義類別信息,并為生態(tài)監(jiān)測、退耕還林等任務(wù)提供決策信息。研究快速、精準(zhǔn)的語義分割方法對于林業(yè)具有重要的意義。由于遙感影像中林木具有分布無序,形態(tài)無規(guī)則等特點(diǎn),基于深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典語義分割模型U-Net無法對林木達(dá)到較高的語義分割精度,此外,U-Net還具有模型復(fù)雜度高、計(jì)算耗時(shí)、對類別不平衡數(shù)據(jù)集的語義分割效果欠佳等主要問題。對于上述問題,本文對經(jīng)典語義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)U-Net進(jìn)行多步結(jié)構(gòu)優(yōu)化,提出用于林木/背景二類別語義分割的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)STS-Net(Simplified Tree Segmentation Network);對語義分割數(shù)據(jù)集內(nèi)存在的類別不平衡問題,提出類別敏感加權(quán)損失函數(shù);對于使用遙感瓦片語義分割結(jié)果拼接得到的大幅面語義分割圖的平滑度欠佳的問題,提出重疊預(yù)測后處理算法。本文的主要工作如下:(1)以提升神經(jīng)典語義分割經(jīng)網(wǎng)絡(luò)U-Net的語義分割精度、減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度及加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算速度為目標(biāo),使用4步結(jié)構(gòu)改進(jìn)方法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并提出STS-Net語義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。改進(jìn)方法包括使用緊湊卷積模塊替代標(biāo)準(zhǔn)卷積層、裁剪網(wǎng)絡(luò)中不必要的計(jì)算模塊、使用殘差連接增強(qiáng)卷積模塊、使用改進(jìn)的級聯(lián)空洞卷積增強(qiáng)卷積模塊序列。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明與經(jīng)典語義分割網(wǎng)絡(luò)U-Net相比,STS-Net以更少模型權(quán)重、更快的運(yùn)行速度,達(dá)到了更高的語義分割精度。(2)為改善遙感影像語義分割數(shù)據(jù)集內(nèi)的類別不平衡問題,提出了類別敏感加權(quán)損失函數(shù)。所提出的損失函數(shù)使用當(dāng)前時(shí)刻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對每一像素的語義分割精度,作為可變權(quán)重因子改進(jìn)經(jīng)典交叉熵?fù)p失函數(shù),能夠降低已經(jīng)達(dá)到較高語義分割精度的像素點(diǎn)在損失函數(shù)平均值中所占的比重,實(shí)現(xiàn)類別均衡化處理。實(shí)驗(yàn)證明與經(jīng)典交叉熵?fù)p失函數(shù)相比,類別敏感加權(quán)損失函數(shù)能夠提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對類別不平衡數(shù)據(jù)集內(nèi)小類別樣本像素點(diǎn)的分割精度。(3)在使用遙感瓦片語義分割結(jié)果拼接為大幅面遙感影像語義分割圖后,出現(xiàn)圖內(nèi)局部語義分割不連續(xù)的問題,對此提出重疊預(yù)測后處理算法。該算法使用單模型多數(shù)據(jù)副本的處理策略,對相鄰遙感瓦片的重疊區(qū)域,首先合并神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對同一像素在各瓦片中像素副本的分割結(jié)果,再計(jì)算得到大幅面語義分割圖中該像素點(diǎn)的最終語義類別。實(shí)驗(yàn)證明該算法能夠進(jìn)一步提升已訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在測試集上的語義分割精度。
【學(xué)位單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP751;TP18;S712
【部分圖文】：

圖１－１論文內(nèi)容組織圖??第二章：相關(guān)技術(shù)與理論。首先簡要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，隨后分別介紹了一些??傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型，其中包括線性回歸、邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及模型訓(xùn)練過程??主要涉及到的一些概念，其中包括損失函數(shù)、模型優(yōu)化算法和學(xué)習(xí)率，最后介紹了卷積??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和全卷積語義分割網(wǎng)絡(luò)的組成結(jié)構(gòu)與運(yùn)算方式。??第三章：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像語義分割方法。針對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像語??義分割模型參數(shù)量過多、計(jì)算耗時(shí)、分割精度不足等問題，先后從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、損失??函數(shù)和后處理三個(gè)環(huán)節(jié)展開研究。首先介紹了基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的語義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??ＳＴＳ－Ｎｅｔ。對于經(jīng)典語義分割全卷積網(wǎng)絡(luò)Ｕ－Ｎｅｔ存在的問題，ＳＴＳ－Ｎｅｔ根據(jù)遙感數(shù)據(jù)集中??的實(shí)際情況予以改進(jìn)；隨后介紹了類別敏感加權(quán)損失函數(shù)。為提升ＳＴＳ－Ｎｅｔ在類別不平??衡數(shù)據(jù)上的語義分割精度，所提出的損失函數(shù)將訓(xùn)練階段神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對不同像素的當(dāng)前分??割精度作為可變權(quán)重因子加入經(jīng)典交叉熵?fù)p失函數(shù)，進(jìn)行類別均衡；然后介紹了重疊預(yù)??測后處理算法，該算法針對大幅面遙感影像語義分割的測試階段遙感瓦片拼接過程中存??在的問題，根據(jù)單模型多數(shù)據(jù)副本處理策略，通過合并ＳＴＳ－Ｎｅｔ對不同瓦片間重疊區(qū)域??的分割結(jié)果來提升全卷積網(wǎng)絡(luò)對大幅面測試影像的語義分割精度；最后介紹了基于??

出了另一定義，“一個(gè)程序能從經(jīng)驗(yàn)Ｅ中進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而解決任務(wù)Ｔ，并達(dá)到性能度量??標(biāo)準(zhǔn)Ｐ，當(dāng)且僅當(dāng)有了經(jīng)驗(yàn)Ｅ后，經(jīng)過Ｐ評判，程序隨后在處理Ｔ時(shí)的性能表現(xiàn)有所提??升”?［７４］。機(jī)器學(xué)習(xí)中常見學(xué)習(xí)方式與算法類型如圖２－１所示。??？?監(jiān)督學(xué)習(xí)??—、應(yīng)卜ｆ■督學(xué)習(xí)：：??？半監(jiān)督學(xué)習(xí)??？?強(qiáng)化學(xué)習(xí)??？正則化算法??機(jī)器學(xué)習(xí)?一?＿?集成算＠??？■決策樹算法??？?回歸算法??—Ｉ?絡(luò)???＾?貝葉斯算法??＾?算法類型一＝…：：???？?深度學(xué)習(xí)??？支持向量機(jī)??？?降維黧法??基于實(shí)例的??關(guān)聯(lián)規(guī)則算??ｎ?法??？?圖模型??圖２－１機(jī)器學(xué)習(xí)中常見訓(xùn)練方式與算法類型??監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中最常見的學(xué)習(xí)方式。一般來說，監(jiān)督學(xué)習(xí)通過??在算法的訓(xùn)練階段向模型同時(shí)提供輸入數(shù)據(jù)及其所對應(yīng)的標(biāo)簽信息，從而引導(dǎo)模型正確??完成指定任務(wù)；非監(jiān)督學(xué)習(xí)中模型從輸入數(shù)據(jù)尋找潛在類別規(guī)則，訓(xùn)練期間未受到監(jiān)督??式增強(qiáng)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)方式還包括半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。半監(jiān)督學(xué)習(xí)中模??一?１０－??

出了另一定義，“一個(gè)程序能從經(jīng)驗(yàn)Ｅ中進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而解決任務(wù)Ｔ，并達(dá)到性能度量??標(biāo)準(zhǔn)Ｐ，當(dāng)且僅當(dāng)有了經(jīng)驗(yàn)Ｅ后，經(jīng)過Ｐ評判，程序隨后在處理Ｔ時(shí)的性能表現(xiàn)有所提??升”?［７４］。機(jī)器學(xué)習(xí)中常見學(xué)習(xí)方式與算法類型如圖２－１所示。??？?監(jiān)督學(xué)習(xí)??—、應(yīng)卜ｆ■督學(xué)習(xí)：：??？半監(jiān)督學(xué)習(xí)??？?強(qiáng)化學(xué)習(xí)??？正則化算法??機(jī)器學(xué)習(xí)?一?＿?集成算＠??？■決策樹算法??？?回歸算法??—Ｉ?絡(luò)???＾?貝葉斯算法??＾?算法類型一＝…：：???？?深度學(xué)習(xí)??？支持向量機(jī)??？?降維黧法??基于實(shí)例的??關(guān)聯(lián)規(guī)則算??ｎ?法??？?圖模型??圖２－１機(jī)器學(xué)習(xí)中常見訓(xùn)練方式與算法類型??監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中最常見的學(xué)習(xí)方式。一般來說，監(jiān)督學(xué)習(xí)通過??在算法的訓(xùn)練階段向模型同時(shí)提供輸入數(shù)據(jù)及其所對應(yīng)的標(biāo)簽信息，從而引導(dǎo)模型正確??完成指定任務(wù)；非監(jiān)督學(xué)習(xí)中模型從輸入數(shù)據(jù)尋找潛在類別規(guī)則，訓(xùn)練期間未受到監(jiān)督??式增強(qiáng)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)方式還包括半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。半監(jiān)督學(xué)習(xí)中模??一?１０－??
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本文編號：2887841