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遥感技术与应用  2017, Vol. 32 Issue (6): 1078-1082    DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2017.6.1078
数据与图像处理     
面向遥感影像场景的深度卷积神经网络递归识别模型
何海清1,2,3,庞燕1,2,陈晓勇1,2
(1.东华理工大学测绘工程学院,江西 南昌 330013;
2.流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,江西 南昌 330013;
3.武汉大学资源与环境科学学院,湖北 武汉 430079)
Remote Sensing Image Scene Oriented Convolutional Neural Network Recursive Recognition Model
He Haiqing1,2,3,Pang Yan1,2,Chen Xiaoyong1,2
(1.School of Geomatics,East China University of Technology,Nanchang 330013,China;
2.Key Laboratory of Watershed Ecology and Geographical Environment Monitoring,NASG,Nanchang 330013,China;
3.School of Resource and Environmental Sciences,Wuhan University,Wuhan 430079,China)
 全文: PDF(8237 KB)  
  
摘要:
在遥感影像场景识别过程中,针对利用卷积神经网络进行固定格网影像场景识别时存在类间可分性不高和局部细节粗糙等问题,提出一种深度卷积神经网络递归识别模型(DCNN-RR)。该模型首先构建卷积层、采样层交替的多层卷积神经网络进行遥感影像多分辨率场景训练。然后,根据格网影像softmax概率计算场景类间混淆指数(Confusion Index,CI),四分格网递归进行卷积神经网络识别,并采用多重窗口滑动递归微调直至CI达到峰值来精准定位场景目标。通过高分辨遥感影像实验表明该模型可适应不同尺度地物的变化,相比固定格网影像显著提高了场景识别精度,局部细节也更为精细。
关键词: 场景识别卷积神经网络深度学习混淆指数递归    
Abstract: In order to solve low separability and rough details in scene recognition,remote sensing image scene oriented convolutional neural network recursive recognition model is presented.Firstly,deep convolutional neural network with multi\|convolutional layers and multi\|pooling layers is constructed by multi\|resolution scenes.Then quad\|grids are subdivided to DCNN scene recursive recognition based on Confusion Index (CI)by softmax probability,and multi\|sliding windows are used to tune recursively for accurately locating scene targets.Experimental results show that the proposed model can adapt scene recognition with different scale,and significantly improve the accuracy compared with the commonly used DCNN.
Key words: Scene recognition    Convolutional Neural Network (CNN)    Deep learning    Confusion Index (CI)    Recursion
收稿日期: 2016-10-13 出版日期: 2018-03-08
:  TP 75  
基金资助: 国家自然科学基金项目(41401526),江西省自然科学基金项目(20171BAB213025),流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室资助课题(WE2015003),江西省教育厅科技项目与江西省高等学校科技落地计划项目(KJLD14049)。

作者简介: 何海清(1983-),男,江西赣州人,博士后,主要从事摄影测量与遥感、人工智能等方面的研究。Email: hyhqing@163.com。
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何海清
庞燕
陈晓勇

引用本文:

何海清,庞燕,陈晓勇. 面向遥感影像场景的深度卷积神经网络递归识别模型[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(6): 1078-1082.

He Haiqing,Pang Yan,Chen Xiaoyong. Remote Sensing Image Scene Oriented Convolutional Neural Network Recursive Recognition Model. Remote Sensing Technology and Application, 2017, 32(6): 1078-1082.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2017.6.1078        http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2017/V32/I6/1078

 
[1] 田德宇,张耀南,赵国辉,韩立钦. 基于卷积神经网络的遥感沙漠绿地提取方法[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(1): 151-157.
[2] 徐万朋,陈向宁,郗丽娜,徐春宇. 基于全变差的Bandelet变换域SAR图像相干斑抑制方法[J]. 遥感技术与应用, 2014, 29(3): 517-522.