【摘 要】
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基于高分辨率遥感影像的土地覆盖分类对于国土空间规划意义重大,而目前的分类方法多集中传统的支持向量机和决策树等机器学习算法,从基于像元和面向对象两个方向实现对土地覆盖的分类,这类方法存在着泛化性一般等缺点。基于深度学习技术的遥感影像分类能够高效、准确的提供地物类别信息,赋予遥感解译更多的智能化和自动化,为规划和自然资源部门监管土地使用提供动态的数据信息,但是对于大尺度、高精度的土地覆盖分类却少有研究
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基于高分辨率遥感影像的土地覆盖分类对于国土空间规划意义重大,而目前的分类方法多集中传统的支持向量机和决策树等机器学习算法,从基于像元和面向对象两个方向实现对土地覆盖的分类,这类方法存在着泛化性一般等缺点。基于深度学习技术的遥感影像分类能够高效、准确的提供地物类别信息,赋予遥感解译更多的智能化和自动化,为规划和自然资源部门监管土地使用提供动态的数据信息,但是对于大尺度、高精度的土地覆盖分类却少有研究。由于像素级别的数据标注费时费力,不仅数量足够多,对标注质量也有很高的要求。因此,将具有标注信息的源域数据应用的无标注的目标域上,实现模型的迁移具有重大意义。本研究基于改进的全卷积神经网络实现了对Pleiades的高分辨率影像的土地覆盖分类。然后使用生成式对抗网络在Pleiades影像和天地图影像中实现了分割模型的跨域迁移,使得同样的模型在缺乏标注数据的领域也能实现对土地覆盖分类的判别。主要内容如下:（1）基于珠海市2020年2月份的Pleiades高分辨率遥感影像,构建一套用于像素级高分辨率影像的土地覆盖分类数据集,并探究了改进后UNet、PSPNet和Deep Lab等语义分割模型在高分遥感影像上的适用性。采用VGG16作为主干网络的UNet凭借最多的参数量在上述数据集中获得了92.51%的精度,分别比Res50＿Unet和Res101＿UNet高出1.37%和0.67%。Res Net50和Res Net101比VGG16拥有更深的网络结构,在精度损失不大的情况下,能有效的减少网络参数量,降低过拟合。同样使用Res Net101作为特征提取器的UNet、PSPNet和Deep Lab V3Plus,UNet精度最高,Deep Lab V3Plus参数量更少,训练时间最短。随后使用5个改进的语义分割模型对珠海市金湾区影像进行分类预测,并在预测结果中选取1000个点用于验证分类精度,来检验模型的泛化能力,并完成了大尺度、精细化的土地覆盖分类制图。（2）对比不做域自适应直接将Deep Lab V3Plus跨域使用,基于Cycle GAN的域自适应的语义分割网络在珠海Pleiades影像到珠海天地图影像实验中分类精度提升了5.91%,在珠海Pleiades影像到广州天地图影像实验中分类精度提升8.35%。其中林地、农用地和水面分类精度提升较多,建筑物在使用域自适应前后分类精度变化不大,裸地分类精度出现下降。域自适应方法在不要求两个域数据集图像特征严格对齐的情况下,完成模型的迁移,大大节省了标注的时间成本。实验结果表明域自适应算法在遥感影像分类上跨域使用的有效性,但分类精度还有待提升。
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