随着遥感技术的发展,遥感图像的语义分割在城乡资源管理、城乡规划等领域有着更为广泛的应用。因为小型无人机在遥感数据采集方面具有成本效益、灵活性和操作便捷等优势,所以使用无人机拍摄图像已经成为收集遥感图像数据集的首选方法。...随着遥感技术的发展,遥感图像的语义分割在城乡资源管理、城乡规划等领域有着更为广泛的应用。因为小型无人机在遥感数据采集方面具有成本效益、灵活性和操作便捷等优势,所以使用无人机拍摄图像已经成为收集遥感图像数据集的首选方法。由于小型无人机低空斜角拍摄的特性,相较于传统遥感拍摄设备获取的图片,无人机图片目标细节信息更加丰富、目标关系更加复杂的特性导致基于局部卷积的传统深度学习模型无法再胜任此项工作。针对上述问题,提出了基于SegFormer的改进遥感图像语义分割网络。基于SegFormer,在编码层额外添加轮廓提取模块(edge contour extraction module,ECEM)辅助模型提取目标的浅层特征。鉴于城市遥感图像建筑物居多的特点,在编码层额外添加使用多尺度条纹池化(multi-scale strip pooling,MSP)替换全局平均池化的多尺度空洞空间卷积池化金字塔(multi-scale atrous spatial pyramid pooling,MSASPP)模块来提取图像中的长条状目标特征。针对原始解码器操作不利于特征信息还原的缺点,参考U-Net网络解码层的结构,将编码层接收到的特征融合之后再执行上采样提取以及SE通道注意力操作,以此加强特征的传播和融合。改进网络在国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing,ISPRS)提供的Vaihingen和无人机遥感图像语义分割数据集UAVid上进行了实验,网络分别取得了90.30%和77.90%的平均交并比(mean intersection over union,MIoU),比DeepLabV3+、Swin-Unet等通用分割网络具有更高的分割精确度。展开更多
提出了一种基于GA的聚类集成算法ECUNGA(ensemble clustering using NMI and GA).算法利用GA搜索一个与聚类集体差异度小的聚类,以此来达到综合聚类集体信息,得到更优秀的聚类的目的.算法相比于传统基于互信息理论的方法,使用GA搜索,提...提出了一种基于GA的聚类集成算法ECUNGA(ensemble clustering using NMI and GA).算法利用GA搜索一个与聚类集体差异度小的聚类,以此来达到综合聚类集体信息,得到更优秀的聚类的目的.算法相比于传统基于互信息理论的方法,使用GA搜索,提高了搜索的能力且具有较低计算复杂度.最后,在UCI数据集上进行实验,取得了理想的效果.展开更多
局部线性嵌入算法LLE(Locally Linear Embedding)是一种有效的非线性降维方法,但是该算法没有考虑样本的类别标签,并且欧式距离无法精确表示非线性数据的流形结构。针对以上LLE方法的缺陷,提出一种结合测地距离与样本类别信息的监督型LL...局部线性嵌入算法LLE(Locally Linear Embedding)是一种有效的非线性降维方法,但是该算法没有考虑样本的类别标签,并且欧式距离无法精确表示非线性数据的流形结构。针对以上LLE方法的缺陷,提出一种结合测地距离与样本类别信息的监督型LLE算法(ISO-SPLLE)。首先在LLE算法的近邻选择中使用测地距离作为相似性度量,然后利用极限学习机求出其映射函数后进行分类测试。将ISO-SPLLE算法与其他改进的LLE算法在UIC标准数据集与基因数据集上进行对比实验,结果表明,该方法对已知类别的数据能更有效地进行降维与识别。展开更多
文摘随着遥感技术的发展,遥感图像的语义分割在城乡资源管理、城乡规划等领域有着更为广泛的应用。因为小型无人机在遥感数据采集方面具有成本效益、灵活性和操作便捷等优势,所以使用无人机拍摄图像已经成为收集遥感图像数据集的首选方法。由于小型无人机低空斜角拍摄的特性,相较于传统遥感拍摄设备获取的图片,无人机图片目标细节信息更加丰富、目标关系更加复杂的特性导致基于局部卷积的传统深度学习模型无法再胜任此项工作。针对上述问题,提出了基于SegFormer的改进遥感图像语义分割网络。基于SegFormer,在编码层额外添加轮廓提取模块(edge contour extraction module,ECEM)辅助模型提取目标的浅层特征。鉴于城市遥感图像建筑物居多的特点,在编码层额外添加使用多尺度条纹池化(multi-scale strip pooling,MSP)替换全局平均池化的多尺度空洞空间卷积池化金字塔(multi-scale atrous spatial pyramid pooling,MSASPP)模块来提取图像中的长条状目标特征。针对原始解码器操作不利于特征信息还原的缺点,参考U-Net网络解码层的结构,将编码层接收到的特征融合之后再执行上采样提取以及SE通道注意力操作,以此加强特征的传播和融合。改进网络在国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing,ISPRS)提供的Vaihingen和无人机遥感图像语义分割数据集UAVid上进行了实验,网络分别取得了90.30%和77.90%的平均交并比(mean intersection over union,MIoU),比DeepLabV3+、Swin-Unet等通用分割网络具有更高的分割精确度。
文摘提出了一种基于GA的聚类集成算法ECUNGA(ensemble clustering using NMI and GA).算法利用GA搜索一个与聚类集体差异度小的聚类,以此来达到综合聚类集体信息,得到更优秀的聚类的目的.算法相比于传统基于互信息理论的方法,使用GA搜索,提高了搜索的能力且具有较低计算复杂度.最后,在UCI数据集上进行实验,取得了理想的效果.
文摘局部线性嵌入算法LLE(Locally Linear Embedding)是一种有效的非线性降维方法,但是该算法没有考虑样本的类别标签,并且欧式距离无法精确表示非线性数据的流形结构。针对以上LLE方法的缺陷,提出一种结合测地距离与样本类别信息的监督型LLE算法(ISO-SPLLE)。首先在LLE算法的近邻选择中使用测地距离作为相似性度量,然后利用极限学习机求出其映射函数后进行分类测试。将ISO-SPLLE算法与其他改进的LLE算法在UIC标准数据集与基因数据集上进行对比实验,结果表明,该方法对已知类别的数据能更有效地进行降维与识别。
