CN108647568B - 基于全卷积神经网络的草地退化自动提取方法 - Google Patents

基于全卷积神经网络的草地退化自动提取方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于全卷积神经网络的草地退化自动提取方法，包括以下步骤：S1、获取待检测区域的影像数据作为数据集，并进行像素标记得到对应的样本标签；S2、进行数据扩展和数据增强，划分训练集和测试集；S3、设计全卷积神经网络；S4、将训练集和对应样本标签作为输入数据，利用神经网络进行训练，待神经网络的性能评价指标收敛后得到具有退化草地提取能力的神经网络模型；S5、对测试集进行特征提取，得到每一个像素对应的标签值，根据标签值着色后得到退化草地的分割提取结果。本发明采用了端到端训练模型，缩减了人工预处理和后处理，简化了草地退化提取流程，具有更强的适应性和高效性，可以实现任意尺寸的图像的输入，适用性广。

Description

基于全卷积神经网络的草地退化自动提取方法
技术领域
本发明属于深度学习应用和草地退化监测领域，特别涉及一种基于全卷积神经网络的草地退化自动提取方法。
背景技术
我国草地生态系统面颊广阔，占全国国土面积的三分之一多。近年来，由于气候变化、人为活动等因素的影响，草地退化现象十分严重，严重阻碍了当地社会、经济的可持续发展。因此，采取高效精确的方法来监测退化草地，对于预防草地退化、恢复退化草地具有重要的意义，同时也为我们保护草地资源提供有力的手段措施。
目前的研究方法主要有目视综合判读法和基于植被指数的变化检测方法。目视判读是根据像片上的不同退化程度的草地影像特征及判读标志在影像上蒙绘判读并区划，但对于判读人员的专业要求高，且工作量多，主观因素影响大。基于植被指数的变化检测方法是根据植被的光谱特性将卫星可见光和近红外波段进行组合，形成了各种植被指数，由此建立退化指标拟合反演草地的退化情况。但该方法存在经验参数较多，指标不统一，数据误差等问题，故精度有限，不够理想。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种采用端到端训练模型，缩减了人工预处理和后处理，简化了草地退化提取流程，具有更强的适应性和高效性基于全卷积神经网络的草地退化自动提取方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：基于全卷积神经网络的草地退化自动提取方法，包括以下步骤：
S1、获取待检测区域的影像数据作为数据集，并进行像素标记得到对应的样本标签；
S2、对步骤S1中获得的数据集和样本标签进行数据扩展和数据增强，并划分训练集和测试集；
S3、设计全卷积神经网络用于提取退化草地；
S4、将步骤S2中得到的训练集和对应样本标签作为输入数据，利用步骤S3中的神经网络进行训练，待神经网络的性能评价指标收敛后得到具有退化草地提取能力的神经网络模型；
S5、利用步骤S4中得到的神经网络模型对S2中的测试集进行特征提取，得到每一个像素对应的标签值，根据标签值着色后得到退化草地的分割提取结果。
进一步地，所述步骤S1具体实现方法为：将待检测区域的影像数据中的草地按照退化程度进行类别划分，对每个类别的草地的像素点填充不同的像素值，得到训练需要的样本标签。
进一步地，所述步骤S2具体包括以下子步骤：
S21、采用重叠滑窗对数据集和样本标签进行过采样，分别对数据集和样本标签进行翻转、平移、旋转和色彩增强操作，实现数据扩展和数据增强；
S22、将S21中得到的数据集进行去均值和标准化偏差计算，并将对应的样本标签转化为one-hot向量；
标准化偏差S的计算公式如下：
Figure BDA0001613630290000021
其中N代表像素点的数量，Xi代表每个像素点的像素值，
Figure BDA0001613630290000022
代表像素平均值，S代表样本的标准偏差；
S23、将S22中得到的数据集和对应的样本标签通过索引的方式打乱顺序，之后任意取60％-90％的数据作为训练集，剩下数据的作为测试集。
进一步地，所述步骤S3中设计的全卷积神经网络结构包括：
二维卷积层conv2D，用于对上一层输出的多通道feature map特征图进行滑动窗卷积；
规范层BatchNormalization，该层在每个batch上将前一层的激活值重新规范化，即使得其输出数据的均值接近0，其标准差接近1；
激活层Activation，该层对上层的输出施加激活函数；
池化层MaxPooling2D，为二维数组施加最大池化；
融合层Merge，对接受到的数组沿指定轴进行拼接；
上采样层UpSampling2D，将数组的行和列分别重复size[0]和size[1]次；
Softmax层，公式如下：
Figure BDA0001613630290000023
其中x是待识别的像素点，K为总的类别数，k和i分别表示第k个类别和第i个类别，P(i)为像素点x属于第i类的概率值，
Figure BDA0001613630290000024
是当前信号识别为第i类的预测值，
Figure BDA0001613630290000025
是当前信号识别为第k类的预测值；使用Softmax函数求得的概率最大值为实际上是当前像素点最接近的类别；
基于上述的网络结构，全卷积神经网络的构建过程如下：
S31、通过15个卷积层，5次下采样，得到原图
Figure BDA0001613630290000031
和
Figure BDA0001613630290000032
大小的特征图；
S32、对原图
Figure BDA0001613630290000033
大小的特征图上采样放大2倍，然后和原图
Figure BDA0001613630290000034
大小的特征图累加；
S33、将S32累加得到的特征图上采样放大2倍，然后和原图
Figure BDA0001613630290000035
大小的特征图累加；
S34、将S33累加得到的特征图上采样放大8倍，然后将得到的特征图还原到输入图像大小；
S35、将S34得到的图片中的每个像素进行分类预测，输出语义分割的结果。
进一步地，所述步骤S5具体实现方法为：利用步骤S4中得到的神经网络模型对S2中的测试集进行特征提取，经过全卷积神经网络的Softmax层后输出每个像素点对应每个类别的概率值，将概率最大的类别作为该像素点对应的类别，将每个类别用对应的像素值着色得到直观的退化草地分割提取图片。
本发明的有益效果是：本发明采用了端到端训练模型，缩减了人工预处理和后处理，简化了草地退化提取流程，具有更强的适应性和高效性，不但实现了退化草地的分割提取还可以对一些其它地物类型进行分割，从而减少其它地物带来的干扰，进一步提高退化草地分割提取的精度，可以实现任意尺寸的图像的输入，适用性广。
附图说明
图1为本发明的草地退化自动提取方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图进一步说明本发明的技术方案。
如图1所示，基于全卷积神经网络的草地退化自动提取方法，包括以下步骤：
S1、获取待检测区域的影像数据作为数据集，并进行像素标记得到对应的样本标签；具体实现方法为：将待检测区域的影像数据中的草地按照退化程度进行类别划分，对每个类别的草地的像素点填充不同的像素值，得到训练需要的样本标签。
S2、对步骤S1中获得的数据集和样本标签进行数据扩展和数据增强，并划分训练集和测试集；具体包括以下子步骤：
S21、采用重叠滑窗对数据集和样本标签进行过采样，分别对数据集和样本标签进行翻转、平移、旋转和色彩增强操作，实现数据扩展和数据增强；
S22、将S21中得到的数据集进行去均值和标准化偏差计算，并将对应的样本标签转化为one-hot向量；
标准化偏差S的计算公式如下：
Figure BDA0001613630290000041
其中N代表像素点的数量，Xi代表每个像素点的像素值，
Figure BDA0001613630290000042
代表像素平均值，S代表样本的标准偏差；
S23、将S22中得到的数据集和对应的样本标签通过索引的方式打乱顺序，之后任意取60％-90％的数据作为训练集，剩下数据的作为测试集。
S3、设计全卷积神经网络用于提取退化草地；全卷积神经网络结构包括：
二维卷积层conv2D，用于对上一层输出的多通道feature map特征图进行滑动窗卷积；
规范层BatchNormalization，该层在每个batch上将前一层的激活值重新规范化，即使得其输出数据的均值接近0，其标准差接近1；
激活层Activation，该层对上层的输出施加激活函数；
池化层MaxPooling2D，为二维数组施加最大池化；
融合层Merge，对接受到的数组沿指定轴进行拼接；
上采样层UpSampling2D，将数组的行和列分别重复size[0]和size[1]次；
Softmax层，公式如下：
Figure BDA0001613630290000043
其中x是待识别的像素点，K为总的类别数，k和i分别表示第k个类别和第i个类别，P(i)为像素点x属于第i类的概率值，
Figure BDA0001613630290000044
是当前信号识别为第i类的预测值，
Figure BDA0001613630290000045
是当前信号识别为第k类的预测值；使用Softmax函数求得的概率最大值为实际上是当前像素点最接近的类别；
基于上述的网络结构，全卷积神经网络的构建过程如下：
S31、通过15个卷积层，5次下采样，得到原图
Figure BDA0001613630290000046
和
Figure BDA0001613630290000047
大小的特征图；
S32、对原图
Figure BDA0001613630290000048
大小的特征图上采样放大2倍，然后和原图
Figure BDA0001613630290000049
大小的特征图累加；
S33、将S32累加得到的特征图上采样放大2倍，然后和原图
Figure BDA00016136302900000410
大小的特征图累加；
S34、将S33累加得到的特征图上采样放大8倍，然后将得到的特征图还原到输入图像大小；
S35、将S34得到的图片中的每个像素进行分类预测，输出语义分割的结果。
S4、将步骤S2中得到的训练集和对应样本标签作为输入数据，利用步骤S3中的神经网络进行训练，待神经网络的性能评价指标收敛后得到具有退化草地提取能力的神经网络模型；
S5、利用步骤S4中得到的神经网络模型对S2中的测试集进行特征提取，得到每一个像素对应的标签值，根据标签值着色后得到退化草地的分割提取结果；具体实现方法为：利用步骤S4中得到的神经网络模型对S2中的测试集进行特征提取，经过全卷积神经网络的Softmax层后输出每个像素点对应每个类别的概率值，将概率最大的类别作为该像素点对应的类别，将每个类别用对应的像素值着色得到直观的退化草地分割提取图片。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.基于全卷积神经网络的草地退化自动提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取待检测区域的影像数据作为数据集，并进行像素标记得到对应的样本标签；具体实现方法为：将待检测区域的影像数据中的草地按照退化程度进行类别划分，对每个类别的草地的像素点填充不同的像素值，得到训练需要的样本标签；
S2、对步骤S1中获得的数据集和样本标签进行数据扩展和数据增强，并划分训练集和测试集；具体包括以下子步骤：
S21、采用重叠滑窗对数据集和样本标签进行过采样，分别对数据集和样本标签进行翻转、平移、旋转和色彩增强操作，实现数据扩展和数据增强；
S22、将S21中得到的数据集中样本的每一个像素减去数据集中所有像素的均值后进行标准化操作；
标准化偏差S的计算公式如下：
Figure FDA0003481740020000011
其中N代表像素点的数量，Xi代表每个像素点的像素值，
Figure FDA0003481740020000012
代表像素平均值，S代表样本的标准偏差；
接下来将数据集中的标签进行one-hot向量转化，即对标签中的每一个数字类别，使用one-hot编码将这些整数转化为二进制，每一类别用一个二进制数字来表示；
S23、将S22中得到的数据集和对应的样本标签通过索引的方式打乱顺序，之后任意取60％-90％的数据作为训练集，剩下数据的作为测试集；
S3、设计全卷积神经网络用于提取退化草地；
S4、将步骤S2中得到的训练集和对应样本标签作为输入数据，利用步骤S3中的神经网络进行训练，待神经网络的性能评价指标收敛后得到具有退化草地提取能力的神经网络模型；
S5、利用步骤S4中得到的神经网络模型对S2中的测试集进行特征提取，得到每一个像素对应的标签值，根据标签值着色后得到退化草地的分割提取结果。
2.根据权利要求1所述的基于全卷积神经网络的草地退化自动提取方法，其特征在于，所述步骤S3中设计的全卷积神经网络结构包括：
二维卷积层conv2D，用于对上一层输出的多通道feature map特征图进行滑动窗卷积；
规范层BatchNormalization，该层在每个batch上将前一层的激活值重新规范化，即使得其输出数据的均值接近0，其标准差接近1；
激活层Activation，该层对上层的输出施加激活函数；
池化层MaxPooling2D，为二维数组施加最大池化；
融合层Merge，对接受到的数组沿指定轴进行拼接；
上采样层UpSampling2D，将数组的行和列分别重复size[0]和size[1]次；
Softmax层，公式如下：
Figure FDA0003481740020000021
其中x是待识别的像素点，K为总的类别数，k和i分别表示第k个类别和第i个类别，P(i)为像素点x属于第i类的概率值，
Figure FDA0003481740020000022
是当前信号识别为第i类的预测值，
Figure FDA0003481740020000023
是当前信号识别为第k类的预测值；
基于上述的网络结构，全卷积神经网络的构建过程如下：
S31、通过15个卷积层，5次下采样，得到原图
Figure FDA0003481740020000024
和
Figure FDA0003481740020000025
大小的特征图；
S32、对原图
Figure FDA0003481740020000026
大小的特征图上采样放大2倍，然后和原图
Figure FDA0003481740020000027
大小的特征图累加；
S33、将S32累加得到的特征图上采样放大2倍，然后和原图
Figure FDA0003481740020000028
大小的特征图累加；
S34、将S33累加得到的特征图上采样放大8倍，然后将得到的特征图还原到输入图像大小；
S35、将S34得到的图片中的每个像素进行分类预测，输出语义分割的结果。
3.根据权利要求2所述的基于全卷积神经网络的草地退化自动提取方法，其特征在于，所述步骤S5具体实现方法为：利用步骤S4中得到的神经网络模型对S2中的测试集进行特征提取，经过全卷积神经网络的Softmax层后输出每个像素点对应每个类别的概率值，将概率最大的类别作为该像素点对应的类别，将每个类别用对应的像素值着色得到直观的退化草地分割提取图片。
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