【摘 要】
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高分辨率遥感影像包含了丰富的目标特征和地物细节,可准确反映不同地物间的细微差异,为人们深层次地研究地物的特性提供了可靠的手段。遥感影像道路提取是遥感影像处理中最为基础的任务之一,受到众多研究者的关注,并广泛应用在民用和军事相关领域,包括城市规划、减灾估测、野外救援和作战部署等。随着深度学习技术的发展,深度网络在特征提取精度、效率方面展现出了显著优势,迅速成为遥感影像道路提取领域的主流方法。现有的深
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高分辨率遥感影像包含了丰富的目标特征和地物细节,可准确反映不同地物间的细微差异,为人们深层次地研究地物的特性提供了可靠的手段。遥感影像道路提取是遥感影像处理中最为基础的任务之一,受到众多研究者的关注,并广泛应用在民用和军事相关领域,包括城市规划、减灾估测、野外救援和作战部署等。随着深度学习技术的发展,深度网络在特征提取精度、效率方面展现出了显著优势,迅速成为遥感影像道路提取领域的主流方法。现有的深度道路提取模型以全监督为主,需要充足的训练样本支持,而大规模样本标注往往需要耗费高昂的人力和物力,严重制约了遥感影像道路提取任务的批量化自动处理。近年来,利用众包矢量数据辅助标记遥感影像,快速构建训练集的方法,有效缓解了深度道路提取模型的"样本饥饿"问题。然而,众包矢量数据辅助构建的训练集往往包含了严重的标签噪声,即存在标签与实际道路不一致的样本,从而降低了深度道路提取模型的泛化能力。另一方面,遥感影像道路提取领域中的标签噪声具有高度随机性,使得现有含标签噪声样本学习方法性能受到制约。为此,本文充分探索遥感影像光谱先验知识、标签后验知识和多源数据知识对于深度网络模型鲁棒性的提升能力,提出了多种含标签噪声的遥感影像复杂道路提取方法。主要研究成果如下:(1)提出了基于光谱相似性表征的道路标签噪声容忍方法:首先构建了光谱嵌入标签噪声模型,利用光谱先验知识中包含的地物类别信息高效建模标签噪声分布。在此基础上,结合深度网络强大的特征抽取能力,构建了深度鲁棒性道路提取框架,利用标签噪声分布信息弱化部分样本对模型参数优化的贡献度,从而增强深度道路提取模型对标签噪声的容忍度。最后,通过引入标签噪声正则化项,提高深度鲁棒性道路提取框架的优化效率。在三个道路提取数据集上的大量实验表明,该方法可有效缓解标签噪声的影响,获取较好的道路提取结果。(2)提出了基于序列后验信息的道路标签噪声学习方法:该方法充分利用多阶段标签后验概率提高深度道路提取模型对含标签噪声样本的学习能力。具体地,首先利用不同优化程度的深度道路提取模型获取样本标签后验信息,构建标签概率序列。在此基础上,提出了自适应标签纠正方法,利用标签概率序列的一致性识别错误标签样本,并通过最小化标签概率序列与可能标签之间的距离对错误标签进行纠正。此外,构建了序列不确定度正则化项对纠正样本进行有约束学习,进一步加强深度道路提取模型对真实标签样本的学习。实验表明,相比现有主流的单模型标签噪声学习方法,该方法在F1评价指标方面的提升最高达11.86%。(3)提出了基于多源矢量数据的道路标签噪声精化方法:该方法联合多源矢量数据对高分辨遥感影像进行重标记,利用OSM、ZMap以及GPS等多源矢量数据的独立、信息互补特性,有效抑制标签噪声、优化样本质量。同时,构建了多标签整合精化模型(Multi-Map Integration Model,MMIM),充分挖掘多源矢量数据中的真实标签样本分布,生成高精度的精化标签训练深度道路提取模型。最后,选取郑州市为研究区域,在其主要城区上的测试结果表明,该方法可在8小时内完成约1000km~2的道路提取任务,并且道路提取结果的F1评价指标可以达到78%,这一结果充分展示了该方法在实际应用中的潜力。
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