受不規(guī)律潮汐的影響,現(xiàn)有的海島地物類別自動識別方法存在精度低和時效性差等問題,通過改進深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種基于遙感影像的海島快速識別方法:（1）在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層中增設(shè)1×1的卷積核作為瓶頸單元,對多波段的遙感影像進行降維;（2）在池化層引入了重采樣方法,基于灰度值對海量的遙感影像進行特征壓縮。以300景Landsat-8遙感影像為源數(shù)據(jù),分別采用CNN、RCNN和本文改進的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對遙感影像中的海島進行識別,實驗結(jié)果表明:（1）改進的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降低了海島識別的計算耗時,其計算耗時僅為CNN的4.56%和RCNN的5.60%;（2）改進的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較CNN和RCNN提高了海島識別的精度,識別精度分別為96.0%、93.3%和95.0%。結(jié)果說明,改進的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于面向遙感影像的海島自動識別。 

【文章來源】：上海海洋大學學報. 2020,29(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

基于瓶頸單元的遙感影像降維

實驗數(shù)據(jù)為2013年至2016年中國近海的Landsat-8遙感影像,共300景,分辨率為30 m,數(shù)據(jù)范圍涵蓋我國東海與南海海域。圖5為部分實驗數(shù)據(jù),為波段5、6、4的合成影像。自300景遙感影像中隨機選取200景作為訓練數(shù)據(jù)集,100景作為驗證數(shù)據(jù)集。將200景訓練數(shù)據(jù)分別進行90°、180°、270°旋轉(zhuǎn)后擴充至800景,構(gòu)成訓練數(shù)據(jù)集�；趌abelImg軟件對遙感影像中海島邊界信息進行標記,從而構(gòu)建了訓練數(shù)據(jù)集,海島邊界標記信息存儲在XML文件中。采用GPU為英偉達GM170GL計算卡,并借助CUDA8.0調(diào)用基于Tensorflow1.9.0搭建的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

圖1所示為改進的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖,包括1個輸入層、3個卷積層、1個池化層、多個全連接與分類器。3個卷積層分別為:第1個卷積層為降維層,為提高計算效率增設(shè)1×1的卷積核作為瓶頸單元,通過卷積運算對遙感影像進行降維;第2個卷積層為特征提取層,由多個3×3的卷積核構(gòu)成,用于提取遙感影像的局部空間或紋理特征;第3個卷積層為反降維層,由3個3×3的卷積核構(gòu)成,將特征提取后的遙感影像反降維。池化層與第2個卷積層(即特征提取層)相伴而生,用于對卷積核運算提取的特征進行壓縮。而后通過全連接層對提取的特征影像拉伸成一維矢量并映射到樣本空間,再通過分類器對遙感影像進行分類。1.1 卷積層:增設(shè)瓶頸單元實現(xiàn)遙感影像降維

【參考文獻】：
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本文編號：3516790