首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

农林业遥感图像分类研究[通俗易懂]

遥感图像处理是数字图像处理技术中的一个重要组成部分,长期以来被广泛应用于农林业的遥感测绘,防灾减灾等领域。本文旨在通过深度学习技术从遥感影像中分类出农田和林业地块。手工从遥感图像中分类出农田和林业区域分类虽然准确但是效率低下,并且很多采用传统图像分割技术的方法泛化性能差,不适合场景复杂的遥感图像。经实践证明,使用深度学习技术在各种计算机视觉任务中都取得了良好的效果,因此本文首先使用先进的深度学习框架进行分类实验,例如使用PSPNet,UNet等作为分割网络对遥感图像数据集进行分类与分割训练。这些框架在ImageNet,COCO,VOC等数据集上表现很好,但是由于遥感图像数据集相对于ImageNet,COCO等数据集,不仅检测对象相对较小而且可供学习的数据集样本较少,需要针对这一特点进行优化。本文经过多次实验将高分辨率的图像切割成合适大小分辨率的图像以减小神经网络的输入,同时进行图片的预处理和数据增强来丰富学习样本。同时在真实情况下,农林区域易受到拍摄视角,光照等造成分割对象重叠,因此本文提出一种处理分割对象重叠的处理策略,来优化边界预测不准确的情况,使用该方法后准确率有明显提升。经实验证明,本文所提出的基于深度学习的农林业遥感影像分割在开源遥感图像数据集上的取得了94.08%的准确率,具有较高的研究价值 农林业遥感图像数据(图1)对于许多与农林业相关的应用至关重要。例如作物类型和产量监测,防灾减灾以及对粮食安全工作的研究和决策支持。最初,这些数据主要由政府机构使用。如今,蓬勃发展的农林业技术也需要在农场管理,产量预测和林业规划等各种应用领域进行革新。以往农林业地块的高质量遥感图像数据主要是手动在高分辨率图像中分割出来的,即通过土地功能不同引起的颜色,亮度或纹理的差异与周围区域 亮度或纹理的差异与周围区域区分开来。尽管农林业遥感图像的手动分类可以非常准确,但是非常耗时耗力。 图1.1:农田的遥感图像分割 定期更新农林业遥感图像数据的需求日益增加扩大了自动化分割农林业遥感图像的需求。 与ImageNet、VOC2007、COCO等目标检测/分类数据集中的大多数图像相比,农林业遥感图像中的对象相对简单。例如,人体的图像数据看起来要复杂得多,因为它包含各种不同纹理和形状的子对象(面部,手部,衣服等)。因此,优化传统的图像分割以及深度学习技术来设计用于农林业遥感图像分割的算法是非常重要的。该模型需要正确地排除不需要进行分割的对象(房屋,工厂,停车场等),区分具有几乎相似的光谱特性的相邻区域和可见度差的边界区域,并且正确地分割出所需的对象。 1.2 选题来源与经费支持 本研究课题来源于计算机与信息工程学院 随着传感器技术,航空航天技术,图像处理技术快速的发展,利用卫星遥感图像进行深度学习处理广泛应用于生产实际中。由于农林业遥感图像场景复杂,使用传统图像处理分割算法效果差且泛化性能弱,本文使用深度学习方法,在现有的的深度学习模型上训练,优化,最终提出一种一种优化后的深度学习模型,经测试,该模型在收集的农林业遥感图像数据集上可以准确的分割出所需的对象,本文提出的模型主要解决如下几个难点:

02
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

实例分割综述(单阶段/两阶段/实时分割算法汇总)

目标检测或定位是数字图像从粗到细的一个渐进过程。它不仅提供了图像对象的类,还提供了已分类图像中对象的位置。位置以边框或中心的形式给出。语义分割通过对输入图像中每个像素的标签进行预测,给出了较好的推理。每个像素都根据其所在的对象类进行标记。为了进一步发展,实例分割为属于同一类的对象的单独实例提供了不同的标签。因此,实例分割可以定义为同时解决目标检测问题和语义分割问题的技术。本文对实例分割的背景、存在的问题、技术、发展、流行的数据集、相关工作以及未来的发展进行了讨论。本文为想在实例分割领域进行研究的人们提供了有价值的信息。

01

实例分割综述(单阶段/两阶段/实时分割算法汇总)

目标检测或定位是数字图像从粗到细的一个渐进过程。它不仅提供了图像对象的类,还提供了已分类图像中对象的位置。位置以边框或中心的形式给出。语义分割通过对输入图像中每个像素的标签进行预测,给出了较好的推理。每个像素都根据其所在的对象类进行标记。为了进一步发展,实例分割为属于同一类的对象的单独实例提供了不同的标签。因此,实例分割可以定义为同时解决目标检测问题和语义分割问题的技术。本文对实例分割的背景、存在的问题、技术、发展、流行的数据集、相关工作以及未来的发展进行了讨论。本文为想在实例分割领域进行研究的人们提供了有价值的信息。

01

[计算机视觉论文速递] 2018-04-23

Abstract:我们介绍和解决了Zero-Shot 目标检测(ZSD)的问题,它旨在检测训练期间未观察到的物体类别。我们与一组具有挑战性的对象类一起工作,而不是将我们限制在类似和/或细粒度的类别中。之前的zero-shot classification工作。我们遵循一个原则性的方法,首先适应ZSD的视觉语义嵌入。然后我们讨论与选择背景类相关的问题,并激发两种背景感知方法来学习鲁棒检测器。其中一个模型使用固定的背景类,另一个基于迭代的潜在分配。我们还概述了与使用有限数量的训练类别相关的挑战,并提出了基于使用大量类别的辅助数据对语义标签空间进行密集采样的解决方案。我们提出了两种标准检测数据集 - MSCOCO和VisualGenome的新型分割,并讨论了广泛的实证结果,以突出所提出的方法的优点。我们提供有用的insights into the algorithm,并通过提出一些开放问题来鼓励进一步的研究。

02

图像分割综述

这一大部分我们将要介绍的是深度学习大火之前人们利用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的只是来进行图像分割的方法。当然现在随着算力的增加以及深度学习的不断发展,一些传统的分割方法在效果上已经不能与基于深度学习的分割方法相比较了,但是有些天才的思想还是非常值得我们去学习的。 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值,并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较,最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此,该方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。 阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图。 图像若只有目标和背景两大类,那么只需要选取一个阈值进行分割,此方法成为单阈值分割;但是如果图像中有多个目标需要提取,单一阈值的分割就会出现作物,在这种情况下就需要选取多个阈值将每个目标分隔开,这种分割方法相应的成为多阈值分割。

04
领券