【摘 要】
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随着对地观测技术的不断发展,所获得遥感影像的空间分辨率大幅提升,数量也越来越多,对遥感影像数据进行分类能有效利用已有的数据资源,并被广泛应用于环境评价、精细农业、城市规划、目标识别等领域.近年来,利用深度学习进行影像分类已成为当下的研究热点之一,但该方法依赖于大量的标注数据,而遥感影像中复杂的地物信息,使得人工标注耗时耗力,利用少量的标注数据增加模型的泛化性能是当前研究热点之一.针对影像数据标注不
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随着对地观测技术的不断发展,所获得遥感影像的空间分辨率大幅提升,数量也越来越多,对遥感影像数据进行分类能有效利用已有的数据资源,并被广泛应用于环境评价、精细农业、城市规划、目标识别等领域.近年来,利用深度学习进行影像分类已成为当下的研究热点之一,但该方法依赖于大量的标注数据,而遥感影像中复杂的地物信息,使得人工标注耗时耗力,利用少量的标注数据增加模型的泛化性能是当前研究热点之一.针对影像数据标注不足的问题,研究人员大多采用随机裁剪的方法对数据进行扩充,基于抽样理论可知,随机裁剪可以理解为整群抽样,该方法以群为抽样单元从原始数据中抽取数据,其群的大小与抽取的训练数据的大小相等,虽然在一定程度上可以达到扩充数据的效果,但是由于群的规模较大,训练数据中影像的重复率较高,使得模型学习的不只是地物的共性信息,还学习到了原始数据中地物的特性信息,对地物特性信息的过多关注容易出现过拟合现象.因此,如何合理的选择抽样方法,对训练数据进行优化是本文的研究目的.本文在抽样理论的指导下对训练数据进行优化,主要研究工作为:（1）本文提出一种基于训练数据抽样优化方法,即分层整群抽样.具体表现为:首先将标注数据的影像特征按照类别划分为层,随后以群的形式提取各层地物特征,其群是对各层地物的空间结构信息的描述,因此群的选取对于分类结果至关重要.基于此,本文提出三种群的划分方式,分别为单粒度块、伪单粒度块、多尺度粒度块,并根据分层抽样理论计算出抽取的样本总量以及各层样本量,并将抽取到的群随机组合为影像数据.（2）针对高分辨遥感影像中出现的同种地物具有不同特征,不同地物具有相似特征的现象,本文基于分层抽样理论,利用线性矩阵对原始数据进行变换,使得变换后的影像特征具有层内方差小,层间方差大的特点,并根据影像特征的异常程度赋予不同的权重,使得线性矩阵在迭代过程中更关注对异常程度较大的像素的改进.为验证本文所提方法的有效性,以DeepLabv3+为例,在不同的遥感数据上与随机裁剪方法进行对比,实验证明所提方法能有效减少模型的过拟合现象,提高分类精度.
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