树形结构卷积神经网络优化的城区遥感图像语义分割

作者：胡伟; 高博川; 黄振航; 李瑞瑞^*

来源：中国图象图形学报, 2020, 25(05): 1043-1052.

• 卷积神经网络
• 遥感图像
• 语义分割
• 树形结构
• Deep Lab V3+

目的高分辨率遥感图像通常包含复杂的语义信息与易混淆的目标,对其语义分割是一项重要且具有挑战性的任务。基于Deep Lab V3+网络结构,结合树形神经网络结构模块,设计出一种针对高分辨率遥感图像的语义分割网络。方法提出的网络结构不仅对Deep Lab V3+做出了修改,使其适用于多尺度、多模态的数据,而且在其后添加连接树形神经网络结构模块。树形结构通过建立混淆矩阵、提取混淆图、构建图分割,能够对易混淆的像素更好地区分,得到更准确的分割结果。结果在国际摄影测量及遥感探测学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing,ISPRS)提供的两个不同城市的遥感影像集上分别进行了实验,模型在整体准确率(overall accuracy,OA)这一项表现最好,在Vaihingen和Potsdam数据集上分别达到了90. 4%和90. 7%,其整体分割准确率较其基准结果有10. 3%和17. 4%的提升,对比ISPRS官方网站上的3种先进方法也有显著提升。结论提出结合Deep Lab V3+和树形结构的卷积神经网络,有效提升了高分辨率遥感图像语义分割整体精度,其中易混淆类别数据的分割准确率显著提高。在包含复杂语义信息的高分辨率遥感图像中,由于易混淆类别之间的像素分割错误减少,使用了树形结构的网络模型的整体分割准确率也有较大提升。

• 单位
  北京化工大学