【摘 要】
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粤港澳大湾区,是中国发展最快以及最具经济活力的区域之一,其遥感图像地物分类的结果可为城市规划和土地使用状况监测等提供基础数据支撑。合成孔径雷达具有不受天气、光线以及云层的影响的特点,适用于该区域的遥感信息采集。语义分割网络可以实现合成孔径雷达图像的地物分类,但存在地物目标尺度变化不一、合成孔径雷达遥感图像数据集训练样本偏少和合成孔径雷达图像缺乏光谱信息等问题。本文的主要研究内容如下:（1）针对雷达
【基金项目】
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国家自然科学基金项目； 广东省海洋与渔业（海洋科技攻关）科技项——基于多极化星载合成孔径雷达的广东省海岸线动态监测（A201701D04）；
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粤港澳大湾区,是中国发展最快以及最具经济活力的区域之一,其遥感图像地物分类的结果可为城市规划和土地使用状况监测等提供基础数据支撑。合成孔径雷达具有不受天气、光线以及云层的影响的特点,适用于该区域的遥感信息采集。语义分割网络可以实现合成孔径雷达图像的地物分类,但存在地物目标尺度变化不一、合成孔径雷达遥感图像数据集训练样本偏少和合成孔径雷达图像缺乏光谱信息等问题。本文的主要研究内容如下:（1）针对雷达卫星观测场景中地物目标尺度变化不一的问题,提出了一个应用于地物分类的语义分割模型ENet-CSPP。利用了普通卷积比空洞卷积更好保持领域信息的特点,提出了多尺度特征融合模块——卷积空域金字塔池化模块。针对合成孔径雷达遥感图像数据集训练样本偏少的问题,使用了数据增广扩充了数据集,并提出了将多尺度特征融合模块和轻量化卷积神经网络结合起来的方法,通过这种方法减少训练样本偏少对地物分类精度的影响。ENet-CSPP网络的编码器部分由改进后的ENet网络和卷积空域金字塔池化模块构成,解码器部分实现深、浅层特征的融合后输出地物分类图像。ENet-CSPP模型使用了带类别权重的交叉熵损失函数,提高了小地物目标的分类精度。在GDUT-Nansha V1.0数据集上进行了定量对比实验,ENet-CSPP模型在像素精度、平均像素精度、平均交并比、kappa系数4个性能指标上都要优于其他模型,表明多尺度轻量化的模型有效提高了地物分类的精度。（2）已有的经典的语义分割网络较多的是使用光学图像数据集完成预训练的,为了充分利用这些模型已有的预训练权重,有必要将合成孔径图像与光学遥感图像融合。使用基于IHS变换和基于PCA变换的图像融合方法,将Terra SAR-X遥感卫星图像和哨兵2号RGB图像融合,得到的新图像制作成为融合图像数据集GDUT-Nansha-FU V1.0。使用ENet-CSPP模型等语义分割模型在融合图像数据集上进行了定量对比实验,模型在融合图像数据集上的像素精度、平均像素精度、平均交并比、类别交并比4个评价指标上都要优于GDUT-Nansha V1.0数据集。（3）通过对比实验,研究了图像融合方法和合成孔径雷达图像极化方式对模型地物分类精度的影响。实验结果表明,ENet-CSPP等语义分割模型在基于IHS变换的融合方法和HH极化数据的融合图像数据集下取得相对最优的分类精度,在该数据集上预测得到的像素精度、平均像素精度、平均交并比、类别交并比4个评价指标都要优于其他融合图像数据集。
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