基于深度语义分割的多源遥感图像海面溢油监测

• 作者: 吕石立 李雨阳 王俊生 陈彦彤
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 海面溢油 卷积神经网络 语义分割 条件随机场 遥感图像
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 1165-1176
• 页数: 12页
• 分类号: TP753
• 字数: 5519字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20202805.1165

摘要

针对遥感图像海面溢油区域通常受到斑噪声以及强度不均等因素的影响,从而导致溢油区域监测效果较差的问题,本文引入了深度语义分割的方法,将深度卷积神经网络与全连接条件随机场相结合,形成端对端连接.以Resnet结构为基础,首先通过深度卷积神经网络对多源遥感图像粗分割并作为输入,然后经过改进的全连接条件随机场,利用高斯成对势和平均场近似定理,建立条件随机场形成递归神经网络作为输出.通过多源遥感图像对海面溢油区域进行监测,并利用可见光图像估计溢油区域面积.实验在所建立的多源遥感图像数据集上与其它先进模型进行对比,结果表明本文方法提高了溢油区域的分割精度以及精细细节程度,平均交并比为82.1％,监测效果具有明显地改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王俊生	大连海事大学信息科学技术学院	10	25	2.0	4.0
2	吕石立		2	0	0.0	0.0
3	陈彦彤	大连海事大学信息科学技术学院	4	0	0.0	0.0
4	李雨阳	大连海事大学信息科学技术学院	4	0	0.0	0.0