高分辨率多光谱遥感影像森林类型分类深度U-net优化方法

编号 zgly0001695927

文献类型 期刊论文

文献题名 高分辨率多光谱遥感影像森林类型分类深度U-net优化方法

作者 王雅慧  陈尔学  郭颖  李增元  金玉栋  赵俊鹏  周瑶 

作者单位 中国林业科学研究院资源信息研究所  喀喇沁旗旺业甸实验林场  赤峰市红山区棚户区改造办公室 

母体文献 林业科学研究 

年卷期 2020年01期

年份 2020 

分类号 S771.8 

关键词 U-net  GF-2多光谱数据  NDVI  CRF  森林类型分类 

文摘内容 [目的]使用深度学习全卷积神经网络U-net的自动特征提取,有效地改善遥感目标识别及地物分类的效果。[方法]以内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场为研究区,主要数据源包括GF-2多光谱数据、ZY-3 DOM数据、ZY-3 DEM数据、小班数据以及外业实地调查数据等。借鉴前人对FCN-8s模型的优化思路,基于Unet网络模型,在模型训练过程中通过在原始波段的基础上加入标准归一化植被指数(NDVI)构建网络,并增加条件随机场后处理过程,得到最终的分类结果。[结果]表明:(1)优化后的U-net模型的总体分类精度达84.89%,Kappa系数为0.82,分别高于未加入标准归一化植被指数特征的U-net模型以及未使用条件随机场进行后处理的U-net模型的分类精度;(2)优化后的U-net模型与使用相同策略的FCN-8s,支持向量机和随机森林的分类结果相比,提高了8.04%～12.54%,分类精度大幅度提高。[结论]通过少量调整相关的遥感特征以及使用条件随机场后处理方法可改善U-net模型的分类效果,适用于基于U-net的森林类型高分辨率多光谱遥感影像分类。