基于深度學習技術(shù)的高分辨率遙感影像建設(shè)用地信息提取研究
本文關(guān)鍵詞：基于深度學習技術(shù)的高分辨率遙感影像建設(shè)用地信息提取研究 出處：《浙江大學》2017年碩士論文 論文類型：學位論文
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【摘要】：高分辨率遙感影像能夠精細地表達豐富的地表信息,由于其巨大的應(yīng)用潛力和發(fā)展前景,越來越受到人們的關(guān)注,被廣泛應(yīng)用于國民經(jīng)濟建設(shè)的各個行業(yè)。影像分類是遙感應(yīng)用的基礎(chǔ)工作之一,面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ǹ梢蕴岣叻诸惥燃皵?shù)據(jù)的利用率,但是由于不同的分類任務(wù)對特征的選取具有一定的針對性且需要有豐富的經(jīng)驗與知識,造成高分影像豐富的信息得不到充分的利用。土地利用結(jié)構(gòu)及土地覆蓋、城鄉(xiāng)規(guī)劃、土地變化監(jiān)測、土地衛(wèi)片執(zhí)法檢查和違法建設(shè)用地調(diào)查等是支撐各行各業(yè)的重要工作,在這些應(yīng)用中高效、精確地進行建設(shè)用地提取是基礎(chǔ)。在此背景下,本文總結(jié)國內(nèi)外相關(guān)研究理論與研究應(yīng)用成果,在面向?qū)ο蟮亩喑叨确指畹幕A(chǔ)上,采用在圖像和語音識別領(lǐng)域獲得成功應(yīng)用的深度學習技術(shù),以浙江省桐鄉(xiāng)市部分區(qū)域為研究區(qū),采用2016年7月高分二號多光譜遙感影像數(shù)據(jù),研究進行建設(shè)用地信息提取的最佳分割尺度及深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建設(shè)用地信息自動提取中的效果和優(yōu)勢。本文研究內(nèi)容如下:(1)采用比較分析的方法來確定30、50、100、150、200這五種尺度對高分二號影像進面向?qū)ο蟮亩喑叨确指钚Ч?2)在將多尺度分割后得到的影像對象轉(zhuǎn)換為滿足深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的數(shù)據(jù)輸入格式,需要先對影像對象進行標準化處理,本文嘗試三種不同的方法對影像對象進行標準化,以評估標準化處理方式對分類精度的影響。同時,探索將面向?qū)ο笥跋穹指罴夹g(shù)和深度學習技術(shù)結(jié)合起來形成一個完整的信息提取流程。(3)在應(yīng)用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)高分遙感影像建設(shè)用地特征的自動提取和分類后,在土地覆被數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對所有對象進行對象個數(shù)、對象面積、地表覆被吻合度的分類精度進行分析評價,并計算建設(shè)用地提取結(jié)果的查全率和查準率,以評估本研究所提出的方法在建設(shè)用地信息提取上的效果。本文取得的主要成果如下:(1)對比分析傳統(tǒng)的面向?qū)ο蟮闹С窒蛄繖C、決策樹、最近鄰分類器以及深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建設(shè)用地信息提取方面的精度與效果。結(jié)果表明,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在總體分類精度以及建設(shè)用地提取的查全率、查準率方面均優(yōu)于其他三種分類方法,是一種具有較高應(yīng)用潛力的方法和技術(shù)。(2)影像對象的標準化方法對建設(shè)用地提取精度影響較小,表明深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對影像對象的形狀、大小、位移等變化都具有較好的容錯性和較強的識別能力。(3)不同地物的最佳分割尺度是不同的,建設(shè)用地內(nèi)部結(jié)構(gòu)復雜、光譜特征差異較大、形態(tài)不一。本文通過不同分割尺度下建設(shè)用地信息提取效果的比較分析,發(fā)現(xiàn)適合高分二號遙感影像多尺度分割的最佳分割尺度范圍為50到100之間。
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP751;TP18
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本文編號：1312884
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