【摘 要】
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遥感影像信息提取是遥感领域的一项基础而重要的任务,其对于变化检测、地理数据更新、灾害评估等都具有极其重要的意义与应用价值。场景分类作为高分遥感影像信息提取的重要方向,近年来得到了快速的发展,特别是深度学习方法的引入为遥感场景分类的性能提升提供了重要帮助。深度学习方法不需要大量工程技能和领域专家知识,且能够提取高层次特征,所以在大范围多类型的场景分类应用中取得了优异的成绩。但深度学习的训练过程需要大
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“高速铁路沿线地表环境隐患的语义理解与遥感智能识别” （项目号:41771451）；
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遥感影像信息提取是遥感领域的一项基础而重要的任务,其对于变化检测、地理数据更新、灾害评估等都具有极其重要的意义与应用价值。场景分类作为高分遥感影像信息提取的重要方向,近年来得到了快速的发展,特别是深度学习方法的引入为遥感场景分类的性能提升提供了重要帮助。深度学习方法不需要大量工程技能和领域专家知识,且能够提取高层次特征,所以在大范围多类型的场景分类应用中取得了优异的成绩。但深度学习的训练过程需要大量样本训练,且大量高质量训练样本的制作获得需要耗费的时间和人力资源非常多,而数据增强方法能够大大减少人工标记所需时间,同时提高目标物提取特征能力。但现阶段的样本增强方法还存在增强处理后样本关键信息丢失和无法提高数据集多样性的问题。针对样本增强领域面临的问题和挑战,本文分别在关键信息保持、样本多样性提升等方面提出了改进的样本增强方法,并以NWPU遥感影像数据集作为实验数据进行了算法的有效性验证。本文的主要研究内容及其相应成果如下所示:（1）本文使用基于类激活机制（Grad-CAM）信息约束的传统样本增强方法,对遥感影像实验数据集中的样本进行了增广处理。这种半监督的增强方法能够防止CNNs网络训练学习错误标签数据,实验表明使用本文方法的遥感影像场景分类总体分类精度提升在0.4%以上。（2）本文通过融入自注意力机制和相对性生成对抗网络损失函数,并且采用更大尺寸的卷积核和更深的卷积层网络,提出了网络模型Rel-SAGAN。实验表明其可以合成更高质量的高分辨率遥感自然场景数据样本,并且基于FID评估的高质量合成样本对于遥感数据集的总体分类精度提升在3%以上,可以为样本匮乏问题的解决提供一定的技术支持。
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