【摘要】：隨著遙感設(shè)備和技術(shù)的快速發(fā)展,我們可以通過(guò)多光譜/高光譜圖像和合成孔徑雷達(dá)來(lái)得到更多深入觀察地球的機(jī)會(huì)。遙感設(shè)備幫助我們捕捉到越來(lái)越多不同類(lèi)型、不同分辨率(空間分辨率、光譜分辨率和時(shí)間分辨率)的機(jī)載或衛(wèi)星圖像。這些圖像的高維度成為甚高分辨率(Very High Resolution,VHR)場(chǎng)景分類(lèi)的巨大挑戰(zhàn)之一,同時(shí)也要求采用更有效的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)土地利用及覆蓋的圖像場(chǎng)景分類(lèi),這也是遙感圖像領(lǐng)域中最重要的任務(wù)之一。VHR圖像場(chǎng)景分類(lèi)中最重要的一步是特征提取,它將圖像場(chǎng)景表示成特征向量的形式。根據(jù)像素級(jí)/圖像級(jí)的表示可以將已有的VHR圖像場(chǎng)景描述方法分成三類(lèi),這些方法都直接依賴(lài)于圖像場(chǎng)景的全局表示。本文我們關(guān)注于VHR圖像場(chǎng)景分類(lèi)中的特征提取方法,提出能夠?qū)HR圖像場(chǎng)景中帶有不同幾何性質(zhì)的區(qū)域如機(jī)場(chǎng)、建筑、森林等進(jìn)行準(zhǔn)確分類(lèi)的技術(shù)。目前已有若干應(yīng)用與監(jiān)控人類(lèi)活動(dòng)下的自然環(huán)境密切相關(guān),而VHR圖像則為他們提供了非常有用的信息。VHR圖像場(chǎng)景分類(lèi)致力于提取能夠表示目標(biāo)區(qū)域的特征,但與VHR圖像相關(guān)的大規(guī)模數(shù)據(jù)卻使得分類(lèi)問(wèn)題變得非常復(fù)雜,而目前可用的方法仍然不足以來(lái)分析這類(lèi)遙感數(shù)據(jù)�；诖�,為了增強(qiáng)自動(dòng)提取VHR圖像場(chǎng)景中有用特征的能力,本文的總體目標(biāo)是提出創(chuàng)新的技術(shù)來(lái)對(duì)VHR圖像進(jìn)行分析和分類(lèi)。具體來(lái)講,本文主要考慮以下幾個(gè)問(wèn)題:(1)如何從大量的VHR數(shù)據(jù)中得到優(yōu)異的特征表示,這對(duì)于VHR圖像場(chǎng)景分析而言仍然是一個(gè)重要的任務(wù)。為了提取更為有效魯棒的特征來(lái)對(duì)圖像場(chǎng)景進(jìn)行分類(lèi),我們提出了一個(gè)基于稀疏手工特征選擇的VHR場(chǎng)景分類(lèi)方法。首先,我們通過(guò)手工設(shè)計(jì)的方法從原始的VHR圖像中提取局部特征來(lái)構(gòu)造一個(gè)視覺(jué)詞典。接著,稀疏主成分分析法(sparse Principal Component Analysis,s PCA)被用于從這個(gè)視覺(jué)詞典中學(xué)習(xí)對(duì)應(yīng)于每一類(lèi)的代表特征集合。最后,我們采用這些稀疏的低層特征來(lái)表示圖像場(chǎng)景。(2)針對(duì)VHR圖像分類(lèi)任務(wù),我們提出了一種稱(chēng)為顯著塊采樣的方法。實(shí)際應(yīng)用中,s PCA稀疏主成分分析法被用來(lái)為圖像場(chǎng)景表示選擇對(duì)應(yīng)的顯著塊。這種方法在場(chǎng)景理解中是十分高效和魯棒的。(3)根據(jù)特定的語(yǔ)義類(lèi)別集合來(lái)標(biāo)注VHR圖像場(chǎng)景是一件十分重要的任務(wù)�？紤]到屬于同一類(lèi)別的地表可能有著非常大的變化,且目標(biāo)可能出現(xiàn)在不同的尺度和方向上,我們提出了一個(gè)基于CNN模型的VHR圖像語(yǔ)義分類(lèi)方法。首先,我們采用在Image Net數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的VGG模型來(lái)對(duì)原始的VHR圖像提取特征。接著,VGG網(wǎng)絡(luò)的全連接層輸出將被聯(lián)合起來(lái)形成VHR圖像場(chǎng)景的最終表示。之后,我們采用基于判別相關(guān)分析的特征融合策略來(lái)對(duì)VGG網(wǎng)絡(luò)提取的原始特征進(jìn)行優(yōu)化。相較于傳統(tǒng)的特征融合策略,這種融合方法效率更高。(4)盡管已經(jīng)存在一些工作利用深度特征來(lái)對(duì)VHR圖像場(chǎng)景進(jìn)行表示,但是如何優(yōu)化從CNN模型到VHR圖像場(chǎng)景理解的遷移過(guò)程依然是一個(gè)十分具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。我們提出了一個(gè)簡(jiǎn)單高效的方法來(lái)探索CNN網(wǎng)絡(luò)不同層的優(yōu)勢(shì)。為了表示VHR圖像內(nèi)容的語(yǔ)義和背景信息,我們采用CNN模型來(lái)從原始的VHR圖像場(chǎng)景中提取特征。接著,我們采用基于編碼的方法在CNN模型的卷積層特征上生成對(duì)應(yīng)于輸入圖像的視覺(jué)單詞。我們對(duì)VHR圖像場(chǎng)景分類(lèi)的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了深入的研究,并在2.1節(jié)就現(xiàn)有方法的局限性進(jìn)行了說(shuō)明。為了解決這些問(wèn)題,我們提出了若干創(chuàng)新方法,并在真實(shí)遙感圖像上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提出的方法在VHR圖像場(chǎng)景分類(lèi)任務(wù)上是十分有效的。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：2702292