目的海島作為一項(xiàng)特殊資源,在海洋開(kāi)發(fā)和利用方面發(fā)揮著重要的作用;遙感作為一種非接觸式遠(yuǎn)距離探測(cè)手段,為海島研究提供了重要的數(shù)據(jù)來(lái)源;而深度學(xué)習(xí)因其對(duì)圖像特征的提取能力和對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的擬合能力廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。本文結(jié)合深度學(xué)習(xí)的計(jì)算優(yōu)勢(shì),兼顧遙感影像的波段數(shù)量多和覆蓋范圍大的特征,以海島岸線的快速分割為目的,提出了一種改進(jìn)的海島岸線遙感影像分割模型。方法該分割模型包括3方面:1)針對(duì)遙感影像的多波段特征,提出基于最佳指數(shù)的遙感影像波段組合選擇,將選擇后的波段組合作為海島岸線分割模型的輸入數(shù)據(jù);2)針對(duì)遙感影像大范圍覆蓋的特征,提出基于Deeplab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的海島岸線粗分割,將粗分割結(jié)果作為海島岸線優(yōu)化的初始邊界;3)利用全連接條件隨機(jī)場(chǎng)優(yōu)化海島岸線,實(shí)現(xiàn)海島岸線的細(xì)分割提取。結(jié)果以大小不等的4個(gè)海島的岸線提取為例,分別采用改進(jìn)的海島岸線分割模型、全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（fully convolutional networks,FCN）、Deeplab模型和目視解譯法從遙感影像數(shù)據(jù)中分割海島岸線。同時(shí),引入平均交并比（mean intersection over union,MIoU）和相... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2020,25(04)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【部分圖文】：

改進(jìn)的海島岸線分割模型架構(gòu)圖

殘差學(xué)習(xí)可作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分或多部分，假設(shè)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為x，擬合后輸出為H(x);定義另外一個(gè)殘差映射F(x)為H(x)-x，則原始的函數(shù)映射H(x)可表示為F(x)+x(He等，2016)，如圖2所示。He等人(2016)通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，優(yōu)化殘差映射F(x)易于優(yōu)化原始映射H(x)。F(x)+x在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中可作為捷徑x與主徑F(x)的和。捷徑未引入多余參數(shù)，不影響原始網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度，整體網(wǎng)絡(luò)依然可使用現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)反饋訓(xùn)練求解。使用ResNet-101殘差網(wǎng)絡(luò)作為主干網(wǎng)絡(luò)，適應(yīng)了遙感影像的高維特征。同時(shí)利用殘差學(xué)習(xí)能減輕深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的負(fù)擔(dān)，減弱因?qū)訑?shù)過(guò)多造成的梯度消失現(xiàn)象，達(dá)到提高訓(xùn)練精度的效果。

Deeplab網(wǎng)絡(luò)中加入了金字塔池化模塊(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)，解決遙感影像的多尺度信息問(wèn)題。在輸入一幅遙感影像時(shí)，使用1個(gè)1×1卷積和3個(gè)3×3的膨脹系數(shù)為6、12、18的空洞卷積并行執(zhí)行，增加不同尺度范圍內(nèi)語(yǔ)義信息的提取和區(qū)分，以實(shí)現(xiàn)對(duì)遙感影像中多尺度的物體進(jìn)行捕獲，如圖3(a)所示。同時(shí)向ASPP中添加了平均池化層，將特征做全局平均池化，經(jīng)過(guò)卷積再融合，如圖3(b)所示。1.3 基于全連接條件隨機(jī)場(chǎng)的海島岸線優(yōu)化

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3538735