【摘 要】
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高分辨率遥感图像场景分类是遥感技术的重要应用,近些年来在自然灾害检测、环境监测和城市规划等诸多领域中发挥着越来越重要的作用。特征提取是遥感图像场景分类中的关键一步,当前以卷积神经网络为代表的深度学习方法能够自动提取图像特征、利用大量样本进行端到端的训练与预测,分类性能相比传统场景分类方法有了显著提高。然而,现有的深度场景分类方法多以层次化卷积获得判别场景的图像语义,所提取的特征信息单一,缺乏对关键
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高分辨率遥感图像场景分类是遥感技术的重要应用,近些年来在自然灾害检测、环境监测和城市规划等诸多领域中发挥着越来越重要的作用。特征提取是遥感图像场景分类中的关键一步,当前以卷积神经网络为代表的深度学习方法能够自动提取图像特征、利用大量样本进行端到端的训练与预测,分类性能相比传统场景分类方法有了显著提高。然而,现有的深度场景分类方法多以层次化卷积获得判别场景的图像语义,所提取的特征信息单一,缺乏对关键地物和重要区域信息的挖掘。本文研究了用于场景分类的特征增强方法,设计了三种基于特征增强的遥感图像场景分类方法。具体研究内容及成果如下:1、针对高分辨率遥感图像中地物种类多、空间布局复杂和关键地物尺度变化范围大的问题,设计了基于显著性特征融合增强的场景分类方法。首先,在主干网络低层使用独立的空间注意力层突出关键地物区域信息,在主干网络高层使用独立的通道注意力层增强关键地物通道的特征响应;并融合不同深度的多尺度特征图,提升用于分类的特征对图像内容的表征能力;最后使用一个仅在训练阶段使用的辅助分类器,增加了反向传播的梯度信息,起到了正则化作用。由于本方法有效地提升了对遥感图像的显著性特征表示,相比当前其它场景分类方法,在UC Merced数据集上总体精度OA有0.10%～6.25%的提升,在AID数据集上OA有1.29%～10.35%的提升。2、针对卷积神经网络高层卷积层提取到的特征上下文信息不足的问题,设计了基于高层特征交互增强的场景分类方法。首先使用主干网络提取遥感图像的初始特征表示,并使用改进Transformer模型搭建成的空间交互分支对此特征表示从空间角度进行交互增强,同时使用不降维的局部跨通道注意力组成的通道交互分支对此特征表示从通道角度进行交互增强;接着,将两分支得到的增强后的特征进行融合,以得到用于场景分类的丰富特征;最后,使用标签平滑正则化进一步提升网络的泛化能力。由于本方法对高层特征图使用空间交互分支引入上下文信息,及使用通道交互分支自适应地增强有益特征,增加了分类所用的特征的判别性。相比当前其它场景分类方法,在RSSCN7数据集上OA提升了3.18%～10.59%,在AID数据集上OA提升了1.23%～10.29%。3、针对卷积神经网络低层卷积层提取到的特征语义信息不足的问题,设计了基于跨尺度语义增强的场景分类方法。首先采用自上而下的非局部交互方式将高层特征图的语义信息融入低层特征图中,以增强低层特征图的语义;接着,将增强后的低层特征图与高层特征图融合,获得用于分类的含有更丰富上下文信息的特征;然后,设计了一个仅在训练阶段使用的残差自注意力辅助分支,并将此辅助分支的输出用于分类以提供额外的正则化。最后,使用标签平滑正则化进一步提升网络的泛化能力。由于本方法有效增强了用于融合的低层特征图的语义信息,相比当前其它场景分类方法,在RSSCN7数据集上OA提升了3.32%～10.73%,在AID数据集上OA提升了1.45%～10.51%,在NWPU-RESISC45数据集上OA提升了0.25%～15.22%。
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