【摘 要】
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土地覆盖是研究地球表面生物物理性质的一个重要变量。土地覆盖类别可以通过类-子类的关系进行分层组织,层次结构的顶层可以提供包含大尺度模式下生物与非生物地表有关的信息,较深级别区分植被、地貌有关的土地覆盖属性。但现有的基于遥感影像的土地覆盖分类研究往往忽略了不同层次之间的依赖关系的传递,例如类别的确定不仅受其父类别的影响,还将影响其子类别。因此,如何充分挖掘层次结构中层与层之间传递的信息,并有效利用遥
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土地覆盖是研究地球表面生物物理性质的一个重要变量。土地覆盖类别可以通过类-子类的关系进行分层组织,层次结构的顶层可以提供包含大尺度模式下生物与非生物地表有关的信息,较深级别区分植被、地貌有关的土地覆盖属性。但现有的基于遥感影像的土地覆盖分类研究往往忽略了不同层次之间的依赖关系的传递,例如类别的确定不仅受其父类别的影响,还将影响其子类别。因此,如何充分挖掘层次结构中层与层之间传递的信息,并有效利用遥感影像上时间、空间、光谱信息来进行土地覆盖分类,是一个值得深入考虑的问题。本研究基于层次类别结构和卷积递归神经网络,设计了一种土地覆盖分层分类方法。首先,本研究基于类别层次结构设计了一种跨多分类体系的多级训练样本自动提取方法。然后,以MODIS密集时序特征为输入,提出了一种基于类别层次结构的卷积递归神经网络（HCS-Conv RNN）。该网络通过层次结构叶子结点控制层对网络的输入进行约束,然后以自上而下的方式构建不同层次之间的依赖关系,实现类别的逐级标注。本研究采用了三年MODIS卫星影像的时间序列数据（共计1096期影像）,实验结果表明HCS-Conv RNN在第一级的总体精度（OA）为0.9218,Kappa系数为0.8009;第二级分类OA为0.6172,Kappa为0.5338;第三级的OA和Kappa分别为0.4853、0.4343;第四级分类OA和Kappa分别为0.4527、0.4137。随着分类层次的加深,土地覆盖类别更加详细,精度也逐渐降低。通过对比实验表明:（1）HCS-Conv RNN在四个等级下的分类结果的整体精度均高于MCD12Q1,并且随着分类等级的增大,分类体系逐渐复杂,精度差距越大。（2）HCS-Conv RNN考虑了类之间的层次关系,相比于随机森林和一般深度学习网络可以获得更好的精度。（3）HCS-Conv RNN中的多任务损失函数和卷积层能在一定程度上提高各级的分类精度,基于层次结构的输入层模块可以保持分类结果在层次结构中的逻辑一致性。因此,本研究提出的HCS-Conv RNN网络能够有效地实现土地覆盖的分层分类,且具有应用到大范围精确地表覆盖的潜力。
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