近年來(lái),深度學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于表征圖像的復(fù)雜模式中,它有潛力解決遙感領(lǐng)域中一些經(jīng)典且具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。典型的深度學(xué)習(xí)需要內(nèi)容豐富且數(shù)量極大的數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以捕捉遙感圖像中的基本特征。然而,與流行的深度學(xué)習(xí)框架中使用的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集相比,可用的遙感圖像數(shù)據(jù)非常有限,這極大地限制了深度學(xué)習(xí)模型在遙感圖像分析中的性能。為了充分發(fā)揮深度學(xué)習(xí)在遙感小數(shù)據(jù)圖像分析上的性能,本文針對(duì)三種不同的遙感圖像分析場(chǎng)景（遙感場(chǎng)景圖像分類、臺(tái)風(fēng)云系預(yù)測(cè)和溢油分割）,提出了三種數(shù)據(jù)擴(kuò)增式深度學(xué)習(xí)方法。首先,針對(duì)遙感場(chǎng)景圖像分類,本文提出一種數(shù)據(jù)擴(kuò)增方法,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)擴(kuò)增式卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種數(shù)據(jù)擴(kuò)增方法不僅可以提高任意遙感圖像數(shù)據(jù)集的圖像數(shù)量和完備性,還可以利用擴(kuò)增的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以實(shí)現(xiàn)精確地場(chǎng)景圖像分類。具體而言,本文提出應(yīng)用三種基本操作（鏡像、平移和旋轉(zhuǎn)）增強(qiáng)任意原始數(shù)據(jù)集,并使用擴(kuò)增的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練,從而使深層模型獲取更強(qiáng)的表達(dá)能力,并通過(guò)最近發(fā)布的三個(gè)遙感數(shù)據(jù)集驗(yàn)證表明本文所提方法的有效性。其次,針對(duì)臺(tái)風(fēng)云系預(yù)測(cè),本文提出一種新的基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial ... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)石油大學(xué)(華東)山東省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

RSSCN7數(shù)據(jù)

中國(guó)石油大學(xué)(華東)碩士學(xué)位論文17為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型訓(xùn)練的魯棒性，本節(jié)在SAT-4和SAT-6數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。圖2-5(a)[1]和圖2-5(b)[1]分別展示了本章提出的數(shù)據(jù)擴(kuò)增式CNN模型在這兩個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練和測(cè)試50個(gè)epoch的場(chǎng)景圖像分類精度(Accuracy)曲線。可知，訓(xùn)練曲線和測(cè)試曲線緊密貼合，說(shuō)明了數(shù)據(jù)擴(kuò)增操作使深度模型平衡了訓(xùn)練和測(cè)試之間的差別，提高了模型的魯棒性和泛化能力。(a)(b)圖2-5數(shù)據(jù)擴(kuò)增式CNN模型的訓(xùn)練和測(cè)試精確度曲線Fig2-5TrainingandtestingaccuracycurvesofourdataaugmentationenhancedCNNmodelwithrespecttonumberofepochs另外，實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步對(duì)比了數(shù)據(jù)擴(kuò)增式CNN和DeepSat模型[34]的性能，該模型從150個(gè)特征中提取了22種用于訓(xùn)練一個(gè)DBN分類器。為了對(duì)比公平，本章提出的數(shù)據(jù)擴(kuò)增式CNN模型使用與DeepSat相同的實(shí)驗(yàn)設(shè)置，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2-6所示。本章提出的數(shù)據(jù)擴(kuò)增式CNN模型在SAT-4和SAT-6數(shù)據(jù)集上的場(chǎng)景圖像分類結(jié)果(99.127%和99.297%)均優(yōu)于DeepSat的結(jié)果(97.946%和93.916%)。表2-6DeepSat和數(shù)據(jù)擴(kuò)增式CNN模型在SAT-4和SAT-6數(shù)據(jù)集上的分類精確度(%)對(duì)比Table2-6PerformancecomparisonofDeepSatandourdataaugmentationenhancedCNNmodelonSAT-4andSAT-6datasetsintermsofclassificationaccuracy(%)方法分類精確度(%)SAT-4SAT-6DeepSat97.94693.916數(shù)據(jù)擴(kuò)增式CNN(本方法)99.12799.297

第3章基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的臺(tái)風(fēng)云系預(yù)測(cè)22圖3-1基于GAN的臺(tái)風(fēng)云系預(yù)測(cè)模型工作原理Fig3-1PrincipleoftyphoonpredictionmodelbasedonGAN圖3-1展示的是基于GAN的臺(tái)風(fēng)云系預(yù)測(cè)模型的工作原理。生成器由為全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，圖中生成器和判別器矩形框內(nèi)的正方形組表示卷積層，判別器矩形框內(nèi)的粗虛線表示全連接層。歷史云圖序列作為生成器G的輸入，生成器G輸出生成的未來(lái)云圖序列；判別器分別判定輸入的未來(lái)的云圖序列和生成的云圖序列的真假，其結(jié)果通過(guò)反向傳播驅(qū)動(dòng)整個(gè)GAN網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化。最終，判別器D無(wú)法區(qū)分生成器G生成的未來(lái)云圖序列的真假。本模型充分利用了臺(tái)風(fēng)云圖序列的“全時(shí)空”信息。在“時(shí)間”維度，以歷史云圖序列為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)臺(tái)風(fēng)的時(shí)間演化過(guò)程；在“空間”維度，將云圖的全部像素作為模型的輸入和輸出基本單元，充分考慮全部空間信息。本模型的“全時(shí)空”分析突破了目前臺(tái)風(fēng)云圖分析中僅分析單張?jiān)茍D中臺(tái)風(fēng)局部特性的局限，為臺(tái)風(fēng)預(yù)測(cè)提供更完備的可視化信息。3.1.2多尺度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為提高生成衛(wèi)星云圖的清晰度，本章使用多尺度生成器和判別器，每一個(gè)尺度的生成器和判別器都遵循圖3-1中的工作原理。本小節(jié)將介紹多尺度生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。多尺度結(jié)構(gòu)的生成器具備由模糊到清晰的圖像生成能力，其結(jié)構(gòu)如圖3-2所示。圖3-2多尺度生成器說(shuō)明Fig3-2Multi-scalegenerator判別器D真/假真實(shí)的未來(lái)云圖序列生成器G歷史云圖序列判別器D真/假生成的未來(lái)云圖序列+

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于多路分層稀疏編碼的遙感圖像場(chǎng)景分類[D]. 鮑珍珍.西安電子科技大學(xué) 2014
[2]基于信息熵的氣象衛(wèi)星云圖臺(tái)風(fēng)分割方法研究[D]. 陳禹良.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[3]基于氣象衛(wèi)星云圖的云類識(shí)別及臺(tái)風(fēng)分割和中心定位研究[D]. 余建波.武漢理工大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3382449