基于深度学习特征和支持向量机的遥感图像分类

随着遥感图像采集技术的迅速发展,传统的遥感图像处理方法已经不能满足当前实际的生产需要。近年来,深度学习模型的流行为遥感图像分类问题的解决提供了新的途径。因此,为了进一步提升遥感图像的分类精度,笔者提出了一种基于深度学习特征和支持向量机(support vector machine,SVM)的遥感图像分类模型。首先,针对深度学习模型需要海量训练数据的特点,运用旋转、剪裁等方法对原始的遥感图像进行数据扩增;然后,将扩增数据按照种类随机地分为训练集和验证集两部分测试集,并使用训练集和验证集训练改进的针对遥感图像分类问题的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中的参数,进而在训练好的CNN模型上提取第一部分测试集的深度学习特征;最后,使用第一部分测试集的深度特征训练多分类SVM,并对第二部分测试集图像进行分类验证。实验采用NWPU-RESISC45公共数据集对本研究模型精度进行验证,与现有的遥感图像分类方法相比较,实验结果表明,提出模型的总体分类精度有明显提升,从而验证了方法的有效性和实用性。     

基于深度学习特征和非线性支持向量机的板材表面缺陷识别方法

深度学习是一种有效的特征学习方法,具有很强的自主学习能力。研究了基于深度学习特征与非线性支持向量机(NSVM)分类算法相结合的板材表面缺陷识别方法。首先,针对深度学习模型需要海量训练数据的特性,使用旋转剪切的方法对采集到的原始板材表面缺陷图像进行数据扩增;其次,使用扩增后的板材表面缺陷图像数据集对笔者提出的深度卷积神经网络(CNN)模型进行训练,并使用训练好的网络提取不同种类缺陷图像的深度特征;然后,为了消除深度特征中的冗余数据,并增强数据的表达能力,运用基于1范数的非贪婪主成分分析(Non-greedy PCA-L1)算法对板材的深层语义特征进行特征降维和特征增强;最后,运用增强后的深度特征训练NSVM模型,并使用训练好的NSVM模型对原始板材表面缺陷图像的测试集进行分类。实验结果表明,笔者提出的识别方法具有较好的鲁棒性和实用性,可取得目前较好的分类效果,针对结疤、压痕和无损3种板材表面缺陷识别率可达99%以上。     

基于卷积注意力模块的端到端遥感图像分类

随着图像信息处理技术的发展,大量由各式飞行器对地观测所采集的遥感图像数据被应用于各领域实际生产生活中。传统遥感图像分类方法包含一系列复杂的处理流程,在处理效率和效果上已经难以满足当下的需求。随着人工智能相关技术的发展,基于卷积神经网络的遥感图像分类方法开始占据主导地位。为减少算法流程中的复杂处理与提高分类的精度,笔者提出一种基于卷积注意力模块的端到端遥感图像分类框架,该框架采用卷积神经网络框架ResNet101作为整个框架的主干网络。在ResNet101网络4个阶段的卷积模块之间嵌入卷积注意力模块,使得模型关注于最具有类别区分度的区域,从而得到更好的分类结果。在模型训练阶段,采用开源的深度学习开源框架Pytorch对训练数据进行在线增广处理,对训练数据进行随机角度旋转,防止训练过程中发生过拟合现象。本研究基于PatternNet与NWPU-RESISC45两个公开数据集,并仅划分少量数据用于模型训练。结果表明:相比已有的方法,本研究提出的框架能够在GPU加速的环境中,以更高的精度分类遥感图像,满足了实时处理的需求,且支持端到端对遥感图像进行分类,不需要复杂的处理流程。     

基于深度学习的小目标受灾树木检测方法

【目的】针对无人机森林图像中树木尺度小、生长密集以及分布不规律等问题,提出一种基于深度学习的小目标受灾树木检测方法,以准确识别和定位高分辨率无人机森林图像中的小尺度受灾树木。【方法】以辽宁省凌源县受红脂大小蠹侵害的油松林无人机图像为数据源,利用Label Img开源软件标注拍摄高度为180～240 m的图像,构建无人机森林图像数据集。设计小目标受灾树木检测框架,该框架在轻量级目标检测框架(SSD)基础上,首先从conv3_3开始构建预测模块,并根据图像中目标树木的尺寸删减预测模块,同时优化特征图上默认框生成方式;然后,通过特征增强模块将基础特征图转化为增强特征图,生成基础和增强预测模块;最后,利用基于默认框的双层损失函数训练检测模型以促进特征学习。【结果】基于深度学习的小目标受灾树木检测方法可实现无人机森林虫害远程监测,较准确检测无人机图像中细小密集的受灾树木。采用5组不同结构的SITD模型以及SSD、FSSD和RFBNet目标检测框架对无人机森林图像数据集进行训练和测试,以平均查准率(AP)和Precision-Recall曲线作为评价指标,试验选出最优SITD模型在测试集上的AP为92.62%,相比原始SSD300框架提升69.71%,且优于其他3种目标检测框架。【结论】基于深度学习的小目标受灾树木检测方法可实现对森林中受灾树木的自动化检测,能够简化林业有害生物监测流程,提升对森林虫害的预警能力。     

基于Mask R-CNN的行道树实例分割方法

针对行道树资源调查中的行道树图像分割问题,基于Mask R-CNN提出一种行道树实例分割算法。首先对图像数据进行采集和标注,建立行道树图像数据集,并对图像进行尺寸变换、数据扩充等预处理以缓解网络训练的过拟合问题;随后,运用迁移学习等思想将大型图片数据集COCO上的预训练网络参数迁移到行道树实例分割模型中作为初始化,并对模型进行训练直至收敛。实验中采集了香樟、悬铃木、广玉兰、柳、银杏、棕榈等多种行道树信息,经预处理后形成的行道树图像数据达到1 482张,将图像顺序随机打乱并划分训练集、验证集和测试集;接着采用深度学习框架Tensorflow进行训练迭代40 000次,最后用测试集的294张图像对模型进行测试,将检测结果与标注的真值进行比对,得出平均交并比约为80%,平均查准率和平均查全率均达到95%以上;在检测速度方面,检测一张图片平均耗时0.476 s,可满足行道树资源调查的需要。实验结果表明,该模型能够实现对不同行道树树种实例的有效精细分割。     

刍议服务于深度学习研究的林业遥感数据集建设

林业遥感数据集是林草行业开展深度学习研究的重要基础，更是林草资源实现自动化、智能化和动态化精准监测的重要保障。文中分析了自然图像和遥感图像数据集建设现状与方法，通过对深度学习算法在林业专题信息识别和分类中最新研究成果的阐述，表明建立林业遥感专用数据集的必要性和紧迫性；基于人工智能在图像处理领域的发展经验，提出林草业遥感影像数据集的建设思路和原则。     

基于深度学习的木材缺陷图像检测方法

针对木材活节、虫眼、死节等缺陷,提出一种深度学习的木材缺陷图像检测算法。首先构建训练数据库及测试数据库,同时设定卷积神经网络(CNN)的输入层、中间层、输出层等参数,并利用区域建议网络(RPN)反复训练CNN,然后利用训练好的CNN对测试图像进行检测,得到缺陷所在的矩形区域。将此区域作为初始分割范围,再利用CV模型进行图像精细分割。试验结果表明,提出的算法目标定位能力强,能很好地提取木材缺陷目标。     

基于无人机航测数据的森林郁闭度和蓄积量估测

蓄积量是评价森林资源质量或状况的重要指标,为了解决实测郁闭度和蓄积量费时费力以及无法充分利用航测原始数据生成各项数据的问题,以无人机航测数据的点云数据和正射影像为研究数据,利用冠层高度模型提取高程,通过一元线性回归分析估测平均树高和平均胸径模型;使用改进形态学分水岭方法提取树冠个数;通过主成分回归建立郁闭度模型;结合提取与估测的GIS因子,用偏最小二乘法建立蓄积量模型。结果表明:平均树高模型精度为97.34%、平均胸径模型精度为91.27%,改进分水岭提取树冠精度为80.03%,郁闭度模型精度为83.18%,蓄积量模型精度可达88.43%。蓄积量模型的所有特征因子均是通过遥感方法从无人机原始航测数据中提取而来,充分利用了无人机航测数据。实验建立的树高、胸径和郁闭度模型可以有效地估测森林平均树高、胸径及郁闭度,改进后的分水岭算法减少了过分割,蓄积量模型能够有效估测蓄积量,提高了蓄积量提取效率,节省了大量的人力物力。     

基于YOLOv4的结构用锯材表面缺陷识别

结构用锯材在使用之前进行表面质量评价、分级,对于提高木材的综合利用率具有重要作用。综合利用机器视觉技术和深度学习方法,选取国内常用的云杉结构用锯材作为研究对象,通过工业相机采集结构用锯材表面主要缺陷(节子、虫眼、裂纹),并对锯材主要缺陷进行数字化评价分析。先通过自主搭建的机器视觉图像采集装置,采集100块结构锯材正反面表面图像,共获取表面缺陷图像1 450张,其中活节缺陷图像550张、死节缺陷图像320张、裂纹缺陷图像295张、虫眼缺陷图像285张;随后搭建基于YOLOv4的深度学习缺陷检测识别框架,对缺陷图像中80%的图像进行训练,剩余20%用于测试。试验结果表明,基于YOLOv4的深度学习缺陷检测识别框架,能有效识别并准确定位锯材表面缺陷的类型和位置,平均识别率96.7%,其中活节缺陷识别率100%、死节缺陷识别率97.5%、裂纹缺陷识别率90%、虫眼缺陷识别率96.7%,可满足生产应用需求。     

基于遥感影像的森林质量评价方法研究

摘要：森林质量评价服务于森林经营决策、监督管理和验收的全部流程。为克服地面调查林分质量中存在的成本高、时效性差等缺点，基于遥感数据形成一套林分质量评价体系，以提高评价效率，推动森林质量精准提升进程。本研究以新密市2018年生长季哨兵二号数据为基础，辅以数字高程影像，构建了基于遥感影像森林质量评价方法。首先选取样本小班，然后基于哨兵影像提取植被指数、纹理指数和干扰指数三类与森林质量密切相关的指标，借助熵值法计算各指标权重，构建出遥感估算林分质量模型。并以基于当年小班调查数据评价的林分质量结果作为参照，检验模型可信度。最后将模型用于量化全市森林质量并提出后续经营对策。结果发现，遥感评价指标中二阶矩、对比度和方差三个指标的权重相对较大，遥感评价林分质量结果与小班数据所得林分质量线性拟合的决定系数R2可达0.9861。结果表明：基于遥感数据的林分质量评价方法是可行的，该结果为大尺度区域范围森林质量评价提供了参考。     

基于多角度卫星遥感的胡杨林结构参数获取

【目的】基于多角度卫星遥感(MISR)和无人机(UAV)摄影测量技术,采用简单几何光学模型(SGM)和广义简约梯度(GRG)优化方法,反演获取塔里木河下游胡杨林主要结构参数(树高、冠幅、林分密度和覆盖度)。【方法】以塔里木河下游典型河岸林为研究对象,基于野外调查、UAV倾斜摄影测量和MISR数据,构建训练集,采用SGM对场景反射进行分解模拟,获取Walthall背景反射模型参数,评价参数敏感性,建立参数回归方程,运用GRG优化算法反演得到测试集结构参数,利用无人机测量数据进行精度验证和评价。【结果】从UAV倾斜摄影测量数据中提取的树高、冠幅、林分密度数据与实测数据相比,UAV获取的树高、冠幅、林分密度与实测数据的R²分别为0.90、0.84、0.94,均方根误差(RMSE)分别为0.45 m、0.68 m、4.25株·hm^-2。SGM对训练集样地红光模拟反射值与卫星观测反射值的R²最大值为0.99、最小值为0.72、平均值为0.92;反演获取的训练样地树高和覆盖度与参考值相比,覆盖度R²达0.99,...     

无人机监测松材线虫病的精度比较

利用无人机搭载可见光相机进行遥感拍摄,在430 m和700 m两个飞行高度下采集异常枯死松树遥感影像,将野外GPS采集的位置信息同ENVI遥感数据处理软件处理与解读数据信息进行比对。人工甄别和NDVI值提取枯死松树分别为6株与7株,数据有效率提取为85.71%;对无人机遥感获取的6株枯死松树地理位置信息进行实地验证,水平误差在0.86 m^4.20 m之间。表明无人机遥感基本实现了松材线虫病致死松树的精准定位,对于松材线虫病监测和后期除治具有重要意义。     

基于无人机遥感的胡杨地上生物量估测模型构建

为了构建胡杨冠幅及地上生物量估测模型,在胡杨分布区设置的样地中选取328株样木,以无人机遥感数据提取的胡杨冠幅为自变量,以胡杨生物量模型获取的地上鲜生物量为因变量,通过相关及回归分析方法,构建不同函数形式的估测模型并进行精度分析。结果显示,墨玉县、巴楚县、轮台县,以无人机遥感估测胡杨生物量的最优模型均为三次曲线函数形式,精度分别为94.93%,95.63%,92.24%。研究确定了处于不同林龄胡杨样地的地上生物量的最优估测模型。可见,运用无人机遥感估测生物量是可行的,可为胡杨林的经营管理和生态价值评估提供技术支撑。     

基于卷积神经网络的车型识别

车辆分类识别自动化是当前道路安全和智能交通系统面临的重要挑战之一。图像处理、模式识别和深度学习技术的发展克服了许多障碍,针对车型多、计算量大导致车型识别准确率低、效率低的问题,深度学习的卷积神经网能够很好地解决这一问题。基于该方法实现5种车型的识别。首先,收集足够多的数据集以此来平衡数据集(交通网获取足够多的图片数据)。其次,使用这些数据集来训练特殊的卷积神经网模型及设置各个网络层参数。通过评估卷积层数、卷积核大小、卷积层与池化层的数量配比及各动量等参数,实现网络性能的比较和优化及卷积核的选择。     

基于改进SPHP算法的无人机遥感影像智能拼接方法

由于在影像拼接过程中存在清晰度低的问题，为此，提出基于改进SPHP(shape-preserving half-projective)算法的无人机遥感影像智能拼接方法。确定目标图像的极值点后，采用SIFT(scale invariant feature transform)作为特征参数，实现对无人机遥感影像特征的提取。在影像匹配阶段，对图像进行单应变换处理后，在待拼接无人机遥感影像特征重合的前提下，利用薄板样条函数(thin plate spline, TPS)中的径向基函数对图像进行变形处理，以此消除投影偏差，结合不同方向上的变形量，实现对无人机遥感影像的拼接。在测试结果中，拼接后影像的信息熵稳定在7.50以上，灰度方差乘积稳定在10.80以上。     

基于Zone模型的森林小班变化信息提取方法研究

利用遥感图像监测森林覆盖及其变化是遥感应用的重要领域之一。本研究基于建德市2013和2014年Landsat8 OLI遥感影像数据、森林资源二类调查小班数据及林地落界数据。采用统计分布和Zone模型两种方法提取有林地小班变化信息。评价结果表明:基于统计分布法操作简单但效果不够理想;基于Zone模型法检测结果精度高于基于统计分布法,但存在较多伪变化,正确检测率为80.58%,漏检率为19.42%,错检率为84.89%,是一种较好的提取有林地小班变化信息的方法。     

无人机遥感影像的松材线虫病危害木自动监测技术初探

针对常规松材线虫病(Bursaphelenchus xylophilus)普查监测耗时长、数据实时性和真实性差的现状,作者基于无人机采集的高分辨率影像和e Cognition遥感图像处理软件,采用目视判读、模版匹配2种方法分别对疫区松材线虫病危害木进行遥感识别。根据研究区域实地踏勘结果,从识别精度和数据处理效率方面比较2种方法,发现相较于目视解译的传统信息提取方式,模版匹配方法在精度和效率方面具有明显优势,能有效提高松材线虫病危害木监测效率。     

基于CNN的木材内部CT图像缺陷辨识

【目的】为获取木材内部构造形态,提高木材内部缺陷识别率,依据获得的计算机断层扫描图像,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的木材内部缺陷辨识方法,以实现木材的高效化自动分类。【方法】首先,利用课题组自行开发的计算机断层扫描系统,采集样本木材内部CT图像800幅;然后,对样本图像进行处理,随机选取700幅原始样本图像,从中截取出单个缺陷区域和正常木材断层区域样本图像20 000幅,并利用图像增强等算法将数据集扩充到70 000幅,标准化图像大小为28×28像素,分为正常、裂纹、虫眼和节子图像共4类,取60 000幅图像作为训练集,10 000幅图像作为测试集,剩余的100幅原始样本图像用于试验验证。【结果】通过60 000幅图像来训练网络模型,对测试集10 000幅图像进行分类,分类正确率达99.3%;利用训练得到的网络模型对100幅原始样本图像进行验证,平均分类正确率为95.87%。【结论】基于卷积神经网络的木材内部CT图像缺陷辨识算法,克服了传统识别方法图像预处理繁琐、训练方法复杂、训练参数过多、耗时过多等问题,具有精度高、复杂度小、鲁棒性较好等优点,且辨识正确率和辨识时间都比现行常规算法精准并用时短,是一种无损、高效、准确的辨识分类方法。     

基于Faster R-CNN的实木板材缺陷检测识别系统

我国木材资源有限,为了提高木材的利用率,采用机器视觉来实现木材缺陷快速而稳定的检测,不仅可以克服人工检测的低效率和木材缺陷识别的低准确率,而且对提高木材加工企业的智能化水平具有重要意义。为了高效、快速、准确地进行无损检测,采用深度学习方法,建立了一种基于快速深度神经网络的实木板材缺陷识别模型。首先采用Resnet V2结构对采集到的实木板材缺陷图像进行特征提取,然后应用该模型对节子、孔洞等实木板材缺陷进行训练学习,最后构建了Faster R-CNN检测框架,并使用tensorflow开发平台对节子、孔洞等实木板材缺陷进行预测输出。具体选取了2 000块杉木样本,通过旋转对原始的实木板材图像进行数据扩充,扩充后图像的80%作为训练集,20%作为验证集来进行仿真。仿真结果表明,该模型对实木板材节子缺陷检测正确率为98%,对实木板材孔洞缺陷检测正确率为95%,验证了将深度学习算法应用于实木板材缺陷检测中的有效性。     

生态背景下基于人工智能深度学习的竹类害虫识别方法研究

针对生态背景下的竹类害虫识别,作者研究了一种基于人工智能深度学习的识别方法。构建了具有5 663张图片的虫类数据集,其中包含3种竹类害虫和3种其他虫类,利用深度学习模型GoogLeNet特有的Inception模块构成的网中网结构,使其获得更多的图片特征,并开展了4组不同训练集与测试集比例的实验。结果表明：模型的精确度随训练集比重的增大而增大,当训练集和测试集的比例为9∶1时表现最好,F₁值达到了95.48%,模型精确度为97.5%,体现了识别模型具有较好的综合性能和较高的实用性。该方法能较好地实现3种竹类害虫在生态背景下的智能识别,是针对竹类生产经营中的虫害防治问题的一种智能化解决方案,为竹产业精细化管理及高效生产经营提供有效的科技支撑。