全卷积网络和条件随机场相结合的全极化SAR土地覆盖分类

• 作者: 李玉 王光辉 谢凯浪 赵泉华
• 来源期刊: 测绘学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 目标分解 全卷积网络 条件随机场 多尺度卷积组 双代价收敛
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 摄影测量学与遥感
• 页码范围: 65-78
• 页数: 14页
• 分类号: P237
• 字数: 6239字
• 语种: 中文

摘要

针对经典全卷积网络(fully convolution network,FCN)分类精度低、效果差,以及传统的极化合成孔径雷达(PolSAR)土地覆盖分类方法未充分考虑地物散射特性的问题,提出了一种结合改进FCN和条件随机场(conditional random field,CRF)的全极化SAR土地覆盖分类算法.首先,利用Freeman分解和Pauli分解建模全极化SAR影像,同时提取各分解对应的散射特征,参考Freeman分解散射功率获取其主散射分量对应的主散射地物;同时,借鉴在图像分类领域中具有卓越表现的FCN-Vgg19-8s网络,考虑其高层卷积参数量大和低层卷积模型参数优化程度不足,通过在高层和中层分别构建多尺度卷积组和代价函数设计了FCN-MD-8s网络,保证对整体模型参数进行降维和优化;以Freeman分解散射机理特征为基准,采用级连式迁移学习结构,实现FCN-MD-8s网络的模型训练和测试;然后,根据主散射分量所对应的主散射地物,在各分量预测图中提取出主特征地物,得到分量地物分类结果,并将其进行叠加得到全局粗分类;最后,利用全连接CRF结合Pauli相干分解重建假彩色图,对全局粗分类进行全局像素类别转移获得细分类结果.通过对分类结果定性和定量分析,可知提出算法具有有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵泉华	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所	98	506	12.0	17.0
2	李玉	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所	104	500	12.0	17.0
3	谢凯浪	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所	3	0	0.0	0.0
4	王光辉		8	5	1.0	2.0