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遙感影像分類

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更新時間:2021-06-15 16:25:06瀏覽次數(shù):275次

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詳細(xì)介紹

安洲科技專注于遙感技術(shù)領(lǐng)域科研設(shè)備及數(shù)據(jù)處理服務(wù)十余年,已為國內(nèi)數(shù)百家科研單位及高校提供了各種遙感設(shè)備及數(shù)據(jù)處理技術(shù)支持,服務(wù)范圍遍布全國。AZAI-Spec作為安洲科技推出的基于新一代GPU并行計(jì)算和人工智能(AI)技術(shù)去解決光譜分析中的重點(diǎn)難點(diǎn)問題,從高光譜高維、復(fù)雜、大數(shù)據(jù)中挖掘提煉出微弱、精細(xì)、不宜被捕捉到的指紋信息,用于拓展和提高高光譜遙感在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、土壤、水體、礦產(chǎn)、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域的應(yīng)用范圍和效率,構(gòu)建新一代高效率高精度高光譜智能處理平臺和系統(tǒng),為客戶提供數(shù)據(jù)處理服務(wù)、幫客戶打造代碼平臺、定制化應(yīng)用解決方案、軟件產(chǎn)品和咨詢服務(wù)。

 

高精度、高效率的高光譜圖像分類與檢測軟件算法,可以識別弱指紋信息、精細(xì)區(qū)分相似地物、檢測識別弱目標(biāo)、生成分類專題圖,支持大部分環(huán)境監(jiān)測(比如病蟲害分布圖)和資源探測應(yīng)用(比如巖性分類圖)。然而,目前遙感軟件僅僅局限于傳統(tǒng)分類算法(比如SVM和隨機(jī)森林等),效率低,不能處理稍大高光譜數(shù)據(jù)、精度低,不能捕捉弱指紋信息造成誤分誤判等缺點(diǎn),已經(jīng)成為高光譜分類應(yīng)用的障礙。AZAI-Spec開發(fā)基于GPU和AI算法的新一代高光譜分類功能模塊,(1)效率高,能夠快速處理大范圍海量高光譜圖像數(shù)據(jù)、(2)提取弱指紋信息強(qiáng),能夠有效捕捉到相似地類的細(xì)微差異用于精細(xì)分類和識別、(3)半監(jiān)督學(xué)習(xí)能力強(qiáng),能夠利用圖像中非平穩(wěn)空間相關(guān)性降低對訓(xùn)練樣本數(shù)量要求,極大減少地面采樣和訓(xùn)練樣本標(biāo)注工作量,(4)精度高,能夠生成像素級精細(xì)地物分類專題圖和弱目標(biāo)分布專題圖,用于支撐農(nóng)業(yè)、林業(yè)、土壤、水體、礦產(chǎn)、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域的分類制圖應(yīng)用。

基于 K6多光譜數(shù)據(jù)的機(jī)器視覺自動分類研究 

 

 

飛行參數(shù):

飛行高度:400 m                          飛行速度:20 m/s;

拍照方式:等距觸發(fā)                        GSD10 cm;

飛行面積:3平方公里                      波段選取:490、550 、615 685、 725、 940

1 處理結(jié)果

真彩色RGBR650 nm 、G550nm 、B450nm

 

2  訓(xùn)練樣本

使用訓(xùn)練樣本采集工具對RGB圖像進(jìn)行顯示,并且標(biāo)注出訓(xùn)練樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練和測試,一共標(biāo)注五個類別(植被、道路、房屋、裸地和水體)。整個過程需要約半個小時。本次實(shí)驗(yàn)從原圖上標(biāo)注了約27000個像素作為訓(xùn)練樣本,約27000個像素作為測試樣本。

 

3  模型訓(xùn)練

使用訓(xùn)練樣本去訓(xùn)練卷積神經(jīng)(CNN)網(wǎng)絡(luò)分類模型,用于捕捉不同地類之間的光譜差異和空間特征差異。訓(xùn)練使用了1塊RTX 2080顯卡加速計(jì)算,訓(xùn)練整個訓(xùn)練過程約一個小時。

 

4  訓(xùn)練出圖

用訓(xùn)練得到的CNN模型進(jìn)行整個18043×11483,5波段圖的預(yù)測出圖。訓(xùn)練使用了1塊RTX 2080顯卡加速計(jì)算,訓(xùn)練整個預(yù)測過程約30分鐘。

 

 

5  精度分析

本次實(shí)驗(yàn)確定了5個類別:建筑物、裸地、道路、植被和水體。測試平均精度87.4%,逐類測試精度如下:建筑物85.7%,裸地98.3%,道路63.0%,植被95.9%,水體93.9%。

 


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