一种针对小样本的高分辨率遥感影像道路提取方法

• 作者: 吴馁 周倩 周青蓝 宋璟毓 方军 李朝奎
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 深度卷积神经网络 SVM 小样本 高分辨率遥感影像 道路提取
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 摄影测量学与遥感
• 页码范围: 81-88
• 页数: 8页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2020.04.013

摘要

针对高分辨率遥感影像道路提取过程中,深度学习方法较传统提取方法虽可有效地提高地物提取的精度,但需要大量样本训练,消耗较多计算资源,且大量高质量训练样本难以获得等问题,该文提出了一种将支持向量机(SVM)与卷积神经网络(CNN)结合的适用于小样本的道路提取混合模型,该模型能够在小样本训练时保证道路提取的精度.采用数据增强、正则化等方法优化训练策略,丰富小样本道路特征库,设计结合SVM的深度卷积神经网络结构来提取道路在影像中的高维特征,降低模型计算量,减少计算时间.以谷歌高分辨率遥感影像作为实验数据,用不同训练样本量来训练模型并验证道路提取的精度;同时,将该文提出的方法与逻辑回归(LR)模型、光谱结合SVM模型以及VGG16深度学习模型进行了道路提取效果的对比分析.结果 表明:该文倡导模型方法在小样本情况下可以提取较高精度道路;与其他3种方法比较,该文方法能够快速构建与训练模型,在满足精度要求的同时,极大地提高了高分辨率遥感影像道路提取的效率,为道路数据的快速更新与变化检测提供了新的技术支持.