【摘 要】
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遥感图像的土地覆盖分类是具有重要现实意义的基础性问题。近年来深度学习在遥感图像处理中得到广泛使用,本文即研究深度学习方法在土地覆盖分类任务中的应用,利用卷积神经网络对遥感图像进行像素级的语义分割,从而获得每个像素的类别。本文首先介绍了基于卷积神经网络的语义分割理论和3套质量各异的高分辨率城市遥感图像语义分割数据集,用几种经典的编码器-解码器式架构的全卷积神经网络获得它们的土地分类结果。实验表明,U
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遥感图像的土地覆盖分类是具有重要现实意义的基础性问题。近年来深度学习在遥感图像处理中得到广泛使用,本文即研究深度学习方法在土地覆盖分类任务中的应用,利用卷积神经网络对遥感图像进行像素级的语义分割,从而获得每个像素的类别。本文首先介绍了基于卷积神经网络的语义分割理论和3套质量各异的高分辨率城市遥感图像语义分割数据集,用几种经典的编码器-解码器式架构的全卷积神经网络获得它们的土地分类结果。实验表明,U-Net在每套数据集上都是这几种方法的表现最优者;数据集的质量会影响自身的分割精度。语义分割全卷积神经网络面临因先下采样后上采样的流程带来的图像信息损失问题,它对分割图的细节表达起负作用。针对这一问题,本文提出了一种新颖的网络组件:边缘卷积层,并用它构建边缘特征提取的网络模块,提出了带有边缘卷积形状分支的卷积神经网络ECSNet。实验表明,该方法比起之前的几种基础网络,在语义分割精度和边界分割精度上都有明显提升,证明该方法能够通过在训练时加强边缘特征传递的方式,达到在预测时改善地物边界细节的目的。ECSNet的语义分割精度同样胜过了另两种边缘增强的对比方法,进一步证明了它的优势,为利用卷积神经网络进行土地覆盖分类的研究提供了一种新思路。作为对边缘增强的方法的拓展性思考,本文还以云修复任务为例研究了加入边缘特征提取模块是否能提升网络表现,结果表明边缘增强的思想在不同的图像任务上也能发挥正面作用,称为“跨任务的通用性”。
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