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《新疆大学》 2019年
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伊犁河流域多特征遥感影像水体识别研究

张若楠  
【摘要】:航空航天技术和遥感传感器不断的发展和进步,使遥感大数据的有效管理和应用面临着新的机遇和挑战。遥感影像水体识别是对海量卫星影像资源的一种处理和应用,传统方法为获取较好的精度较为费时费力,人工智能领域图像处理技术的进步,推动了遥感领域多光谱影像处理的进步。将深度学习运用于卫星影像中对新疆伊犁河流域水体信息进行提取的研究,为水资源信息监测提供数据支撑,能实现及时的水体生态分析与风险预警,对伊犁河流域的环境演变和水资源保护、开发和合理利用的可持续发展研究具有现实意义。本文旨在研究人工智能领域的深度学习技术在遥感影像水体识别方面的应用,针对遥感领域的需求,对深度学习模型和结构进行改进和优化,构建适用于遥感影像的水体识别智能模型。主要工作包括:(1)通过研究和分析,结合使用扩展的多种特征,同时增强图像来提高模型的稳定性。针对而遥感影像维度较高,而DBN模型难以对高维图像做全尺寸衡量的缺点,设计了一种特征扩充方法,相较于复杂的模型修改显得简单有效。(2)对于多阶段方法中特征构建和选取存在瓶颈的现象,提出一种基于双向长短时记忆网络(BiLSTM)与改进的卷积神经网络(Modified-CNN,M-CNN)的遥感影像识别的端到端(end-to-end)神经网络模型,通过改进模型缩减人工。(3)为应对海量的无标签遥感数据,运用自编码器能够无监督学习到输入数据的相关性表示的特点,构建了一种结合空洞卷积自编码器(Atrous Convolution Auto-encoder)和双向长短时记忆自编码器(BiLSTM Auto-encoder)网络,在没有任何先验知识的情况下,从遥感图像中主动获取目标资源的提取信息,提高遥感图像信息提取的效率和自动化程度。数据源主要利用Landsat卫星影像,充分利用深度学习模型的优势,通过训练挖掘深层特征,使用有监督或无监督方式,全面的学习遥感影像的光谱特征和多尺度空间纹理特征,实现特征的自动学习与提取,并获取客观的识别结果。实验展示,所构建的模型对影像水体识别的分类准确率达到了99.01%,聚类平均准确度高达83.25%,减少了人工干预和资源消耗,并验证了其有效性与适用性。
【学位授予单位】:新疆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP751;P332

【参考文献】
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