[發(fā)明專利]一種遙感圖像無監(jiān)督域自適應(yīng)的水陸分割方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110575350.0
• 申請日: 2021-05-26
• 公開（公告）號: CN113269789B
• 公開（公告）日: 2022-04-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 胡文心;顧城;龍楚琪;戴志軍
• 申請（專利權(quán)）人: 華東師范大學(xué)
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10;G06V10/25;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764
• 代理公司: 上海藍(lán)迪專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 31215
• 代理人: 徐筱梅;張翔

本發(fā)明公開了一種遙感圖像無監(jiān)督域自適應(yīng)的水陸分割方法，其特點是采用無監(jiān)督的域適應(yīng)方法，以標(biāo)注精細(xì)的公開數(shù)據(jù)集作為源數(shù)據(jù)，使用公開的監(jiān)督數(shù)據(jù)集對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行域適應(yīng)，使模型對Landsat衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進行簡單快速，具體實施包括：數(shù)據(jù)獲取、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與輸出等步驟。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有直接對輸入的Landsat衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)輸出水陸分割的識別結(jié)果，相比較于野外實測的方法，更加簡單，可以直接使用公開的監(jiān)督數(shù)據(jù)集對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行域適應(yīng)，避免了對自己數(shù)據(jù)集的標(biāo)注，節(jié)省了大量的人力與時間。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及遙感圖像語義分割技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于Landsat衛(wèi)星遙感圖像無監(jiān)督域自適應(yīng)的水陸分割方法。

背景技術(shù)

遙感圖像語義分割是為每個像元分配一個語義標(biāo)簽的任務(wù)，在土地利用調(diào)查和環(huán)境監(jiān)測中有著廣泛的應(yīng)用。水陸分割，在海岸線提取和河道中壩觀測中具有重要作用。近年來，監(jiān)督算法，特別是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)在遙感圖像語義分割中表現(xiàn)出了驚人的性能。基于深度學(xué)習(xí)的分割往往需要大量的人工標(biāo)注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，而為每個像素標(biāo)注遙感圖像既費時又費力。

目前，解決這一問題的一種方法是使用精細(xì)標(biāo)記數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練模型并對目標(biāo)數(shù)據(jù)進行測試。然而，訓(xùn)練(源)和測試(目標(biāo))圖像之間存在差異性。例如，物體的外觀分布、遙感圖像的分辨率、波段拉伸方法等都是不同的。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術(shù)的不足而提出的一種遙感圖像無監(jiān)督域自適應(yīng)的水陸分割方法，采用無監(jiān)督域自適應(yīng)(UDA)技術(shù)，以標(biāo)注精細(xì)的公開數(shù)據(jù)集作為源數(shù)據(jù)，使用公開的監(jiān)督數(shù)據(jù)集對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行域適應(yīng)，使模型對Landsat衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進行簡單快速，并在分割網(wǎng)絡(luò)中鏈接遙感圖像的NDWI值，保留了圖像中的原始細(xì)節(jié)，該方法獲取包含大量江河海岸地貌無需固定尺寸的Landsat衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，與帶標(biāo)注的GID數(shù)據(jù)集做域適應(yīng)，通過波段拉伸與合成，使其圖像風(fēng)格與GID相似，然后使用基于AdaptSegnet設(shè)計的生成式對抗卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，融入遙感圖像的NDWI值，最終可以根據(jù)輸入的Landsat衛(wèi)星遙感圖像輸出識別出水陸分割的結(jié)果，極大減輕了人工成本，且具有非常良好的性能。

本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的：一種遙感圖像無監(jiān)督域自適應(yīng)的水陸分割方法，其特點是從usgs earthexplorer獲取landsat8遙感波段數(shù)據(jù)，下載公開標(biāo)注數(shù)據(jù)集GID；將獲取到landsat8的R、G、B、NIR波段進行融合，生成四維圖像集；利用兩個數(shù)據(jù)集訓(xùn)練一個生成式對抗訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，將圖像的NDWI值鏈接到生成網(wǎng)絡(luò)的最后一層中；交替使用兩個數(shù)據(jù)集優(yōu)化GAN損失函數(shù)；將待分割的圖像傳入訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)中的生成網(wǎng)絡(luò)中預(yù)測出地物的表達類別。

本發(fā)明以標(biāo)注精細(xì)的公開數(shù)據(jù)集作為源數(shù)據(jù)，使用公開的監(jiān)督數(shù)據(jù)集對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行域適應(yīng)，使模型對Landsat衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進行簡單快速，具體實施包括以下步驟：

步驟一：數(shù)據(jù)獲取

獲取Landsat衛(wèi)星遙感波段數(shù)據(jù)并進行線性拉伸，使用RED、GREEN、BLUE、NIR四個波段合成四通道的圖像，獲取公開帶標(biāo)簽的GID數(shù)據(jù)集。

步驟二：網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

基于AdapSegnet設(shè)計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體結(jié)構(gòu)是由基于resnet的生成網(wǎng)絡(luò)和帶6層卷積的判別網(wǎng)絡(luò)組成的生成對抗式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在生成網(wǎng)絡(luò)resnet最后一層鏈接遙感圖像的NDWI值。

步驟三：網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與輸出

對上述生成網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，訓(xùn)練時交替數(shù)據(jù)集優(yōu)化損失函數(shù)，最終可以將輸入的Landsat衛(wèi)星遙感圖像輸入到生成網(wǎng)絡(luò)得到水陸分割的結(jié)果。

所述數(shù)據(jù)獲取具體包括：

1-1：對于Landsat衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，找到包含江河流域及海岸線附近的區(qū)域，設(shè)置為ROI。另外由于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)存在幾何畸變的問題，對于需要的Landsat衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)尺寸該方法不需要固定要求。