CN116403058A - 一种遥感跨场景多光谱激光雷达点云分类方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种遥感跨场景多光谱激光雷达点云分类方法，属于多光谱激光雷达点云技术领域。首先分别将带标签源场景和不带标签目标场景多光谱激光雷达点云根据K最邻近算法构造为图数据；然后采用图卷积神经网络分别提取两个场景的图特征，采用源场景分类器用于源场景多光谱激光雷达点云分类，采用目标场景分类器用于目标场景多光谱激光雷达点云分类。再添加可学习场景间信息转移模块用于两个场景间信息转移。采用域判别器用于区分点云属于源场景还是目标场景。最后迭代更新网络参数，直至模型收敛。本发明能够有效缓解多光谱激光雷达点云不同场景之间的光谱漂移现象，实现多光谱雷达点云一致性特征提取与分类。

Description

一种遥感跨场景多光谱激光雷达点云分类方法
技术领域
本发明涉及一种遥感跨场景多光谱激光雷达点云分类方法，属于多光谱激光雷达点云技术领域。
背景技术
多光谱LiDAR系统能够同步获取场景中的三维空间分布信息和光谱信息，为遥感场景解译任务提供更加丰富的特征信息。在多光谱LiDAR的相关处理任务中，现有的方法通常依赖于密集注释的点级别语义标签为网络训练提供监督，这类方法需要大量的带标签数据集，但是对于包含数千万个点的大尺度的现实场景，为每一个点都进行标注是费时费力不切实际的。
多光谱LiDAR对遥感场景进行数据采集时，激光脉冲发射角度、地物空间分布等因素都会影响接收激光脉冲的强度，即产生光谱漂移现象。此外，无论传统方法还是基于深度学习的方法，它们的场景自适应能力较差，当训练样本与测试样本存在分布差异时性能会显著下降。显然，多光谱点云同时具有地物的空间几何信息和光谱信息，通过从源场景多光谱点云中学习表征地物本质属性的空间几何-光谱一致性信息，指导目标场景多光谱点云分类，能够提高多光谱点云地物分类网络在目标场景中的性能，克服不同场景多光谱点云不同分布为地物分类带来的影响，提高网络的场景自适应能力。因此，如何在不同场景中多光谱点云光谱漂移、地物分布不一致等情况下，从源场景多光谱点云中学习表征地物本质属性的空间几何-光谱一致性信息，实现有效和可靠的信息转移以实现对无标签目标场景进行地物分类，是目前亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种遥感跨场景多光谱激光雷达点云分类方法，以缓解多光谱激光雷达点云不同场景之间的光谱漂移现象，实现多光谱雷达点云一致性特征提取与分类。
本发明的技术方案是：一种遥感跨场景多光谱激光雷达点云分类方法，具体步骤为：
Step1：根据K最邻近算法（K-Nearest Neighbor, KNN），分别将带标签源场景和不带标签目标场景多光谱激光雷达点云构造为图数据，将每个多光谱点的特征作为节点特征；
Step2：采用图卷积神经网络（Graph Convolution Neural Networks, GCN）分别提取两个场景的图特征，采用源场景分类器用于源场景多光谱激光雷达点云分类，采用目标场景分类器用于目标场景多光谱激光雷达点云分类；
Step3：添加可学习场景间信息转移模块用于两个场景间信息转移。采用域判别器用于区分点云属于源场景还是目标场景；
Step4：更新网络参数，判断模型是否收敛，是则结束，否则重复Step2和Step3，直至模型收敛。
在Step1中，所述带标签源场景多光谱激光雷达点云数据记为（Ps，L），无标签目标场景记为（Pt，
Figure SMS_1
），其中/>
Figure SMS_2
表示源场景包含Ns个有标签多光谱点，/>
Figure SMS_3
分别表示目标场景包含Nt个无标签多光谱点，/>
Figure SMS_4
是所有源场景多光谱点对应的标签。
在Step1中，所述将每个多光谱点的特征作为节点特征具体步骤为：
（1）将每个多光谱点记为
Figure SMS_5
，其中，x、y、z是多光谱激光雷达点云包含点的空间特征，/>
Figure SMS_6
是多光谱激光雷达点云包含点的光谱特征。
（2）将每个点作为图节点，则每个节点特征为
Figure SMS_7
。
在Step2中，GCN提取的源场景和目标场景图特征分别为
Figure SMS_8
和/>
Figure SMS_9
，源场景分类器采用交叉熵损失进行优化，具体交叉熵损失公式为：
Figure SMS_10
其中，
Figure SMS_11
是源场景中第i个图节点的标签，/>
Figure SMS_12
是源场景中第i个图节点的预测标签。
由于目标场景中没有标签，所以目标场景分类器采用改进的交叉熵损失进行优化，具体损失公式为：
Figure SMS_13
其中，
Figure SMS_14
是目标场景中第i个图节点的标签，/>
Figure SMS_15
是目标场景中第i个图节点的预测标签。
在Step3中，可学习场景间信息转移模块根据以下公式将提取得到的
Figure SMS_16
和/>
Figure SMS_17
作对齐。
Figure SMS_18
其中，Wsp表示可学习信息转移参数，
Figure SMS_19
为控制源场景对目标场景特征学习的贡献的超参数，/>
Figure SMS_20
表示激活函数。
采用域判别器区分点云属于哪个场景，通过混淆域判别器提取多光谱点云域不变特征，具体优化函数为：
Figure SMS_21
其中，
Figure SMS_22
代表多光谱点属于哪个场景，/>
Figure SMS_23
代表源场景和目标场景第i个图节点的预测标签。
所述Step4中更新网络参数，具体为：
（1）所有参数都使用标准反向传播算法进行优化。
（2）在训练中，整体损失为源场景损失、目标场景损失、域分类损失的组合，训练的整体损失为：
Figure SMS_24
其中，
Figure SMS_25
和/>
Figure SMS_26
是平衡损失的平衡系数。
传统的方法在进行点云分类时，场景自适应能力较差，当训练样本与测试样本存在分布差异时性能会显著下降。本发明通过设计可学习场景间信息转移模块，促进多光谱点云中地物空间分布和光谱信息的迁移，提取遥感场景地物在多光谱点云中的本征一致性判别特征，实现利用有标签源场景多光谱点云训练图神经网络，对无标签的目标场景多光谱点云进行有效分类，缓解不同场景间光谱漂移现象。
本发明的有益效果是：本发明与现有技术相比，主要缓解了不同场景间光谱漂移现象，在不同场景中多光谱点云光谱漂移、地物分布不一致等情况下，从源场景多光谱点云中学习表征地物本质属性的空间几何-光谱一致性信息，实现了有效和可靠的信息转移以实现对无标签目标场景进行地物分类。
附图说明
图1是本发明的遥感跨场景多光谱激光雷达点云分类方法框架；
图2是实施例中数据集真实地物分布图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。
如图1所示，一种遥感跨场景多光谱激光雷达点云分类方法，所述方法的具体步骤如下：
步骤S1：使用K最邻近算法，分别将带标签源场景和不带标签目标场景的多光谱激光雷达点云构造为图数据，将带标签源场景多光谱激光雷达点云数据记为（Ps，L），无标签目标场景记为（Pt，
Figure SMS_27
），其中/>
Figure SMS_28
表示源场景包含Ns个有标签多光谱点，/>
Figure SMS_29
分别表示目标场景包含Nt个无标签多光谱点，/>
Figure SMS_30
是所有源场景多光谱点对应的标签。将每个多光谱点的特征作为节点特征，（1）将每个多光谱点记为/>
Figure SMS_31
，其中，x、y、z是多光谱激光雷达点云包含点的空间特征，/>
Figure SMS_32
是多光谱激光雷达点云包含点的光谱特征；（2）将每个点作为图节点，则每个节点特征为/>
Figure SMS_33
。
步骤S2：采用GCN网络分别提取两个场景的图特征，提取的源场景和目标场景图特征分别为
Figure SMS_34
和/>
Figure SMS_35
，采用源场景分类器用于源场景多光谱激光雷达点云分类，采用目标场景分类器用于目标场景多光谱激光雷达点云分类，具体地：源场景分类器采用交叉熵损失进行优化，具体交叉熵损失公式为：
Figure SMS_36
其中，
Figure SMS_37
是源场景中第i个图节点的标签，/>
Figure SMS_38
是源场景中第i个图节点的预测标签。
由于目标场景中没有标签，所以目标场景分类器采用改进的交叉熵损失进行优化，具体损失公式为：
Figure SMS_39
其中，
Figure SMS_40
是目标场景中第i个图节点的标签，/>
Figure SMS_41
是目标场景中第i个图节点的预测标签。
步骤S3：添加可学习场景间信息转移模块用于两个场景间信息转移。采用域判别器用于区分点云属于源场景还是目标场景，具体地：可学习场景间信息转移模块根据以下公式将提取得到的
Figure SMS_42
和/>
Figure SMS_43
作对齐。
Figure SMS_44
其中，Wsp表示可学习信息转移参数，
Figure SMS_45
为控制源场景对目标场景特征学习的贡献的超参数，取值为0.5，/>
Figure SMS_46
表示激活函数，主要作用是将线性变换的结果转换为非线性的输出，/>
Figure SMS_47
激活函数可以将线性输出映射为非线性的激活值，这种非线性变换能够增加神经网络的表达能力，使其能够学习更加复杂的函数关系。
采用域判别器区分点云属于哪个场景，通过混淆域判别器提取多光谱点云域不变特征，具体优化函数为：
Figure SMS_48
其中，
Figure SMS_49
代表多光谱点属于哪个场景，/>
Figure SMS_50
代表源场景和目标场景第i个图节点的预测标签。
步骤S4：在训练中，整体损失为源场景损失、目标场景损失、域分类损失的组合，训练的整体损失为：
Figure SMS_51
使用标准反向传播算法更新网络参数，判断模型是否收敛，是则结束，否则重复步骤S2和步骤步骤S3，直至模型收敛。
其中，
Figure SMS_52
和/>
Figure SMS_53
是平衡损失的平衡系数，取值为1。
下面在具体实施记载的基础上，通过实验的方式来对本发明进一步说明。
1、 实验数据
Harbor of Tobermory数据集：该数据集场景是位于英国托伯莫里的一个小型海港，由Optech Titan激光雷达采集的三波段点云数据，波长分别为1550nm、1064nm和532nm，数据集可视化效果如图2（a）所示。根据土地覆盖的高度、材料和语义信息将研究区域划分为7类，分别为裸地、草地、道路、建筑物、树木、电力线和汽车。
University of Houston数据集：该数据集场景是休斯顿校园的一部分区域，由Optech Titan激光雷达采集的三波段点云数据，波长分别为1550nm、1064nm和532nm。根据土地覆盖的高度、材料和语义信息将研究区域划分为7类，分别为裸地、汽车、草地、道路、电力线、建筑物和树木。采用召回率、精度和F分数作为评价指标。数据集的可视化效果如图2（b）所示。
2、 实验内容
在实验中，采用本发明方法和传统GCN方法对以上数据集进行分类验证。将Harborof Tobermory数据集作为源场景，将University of Houston数据集作为目标场景，为节约计算资源，采用超点分割方法将两个场景分别分割为8000个超点作为输入。采用本发明方法进行点云分类，评估结果如表1所示，将分类结果采用分割召回率（racall）、精度（precision）和F分数（F_score）进行评估。
Figure SMS_54
Figure SMS_55
Figure SMS_56
其中，TP是被分割到正类点中正类点的数量、FP是被分割到正类点中负类点的数量、FN是被分割到负类点中正类点的数量。
表1对多光谱激光雷达点云数据超点分割得到的评估数据
Figure SMS_57
从表1中可以看出，本发明方法相对于传统方法，在不同类别数据下，所得到的评估结果综合看来均优于传统方法，证明了本方法的可行性。
以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (6)

1.一种遥感跨场景多光谱激光雷达点云分类方法，其特征在于：
Step1：使用K最邻近算法，分别将带标签源场景和不带标签目标场景的多光谱激光雷达点云构造为图数据，将每个多光谱点的特征作为节点特征；
Step2：采用GCN网络分别提取两个场景的图特征，采用源场景分类器对源场景多光谱激光雷达点云分类，采用目标场景分类器对目标场景多光谱激光雷达点云分类；
Step3：添加可学习场景间信息转移模块用于两个场景间信息转移，采用域判别器区分点云属于源场景还是目标场景；
Step4：更新GCN网络参数，判断其是否收敛，是则结束，否则重复Step2和Step3，直至网络收敛。
2.根据权利要求1所述的一种遥感跨场景多光谱激光雷达点云分类方法，其特征在于：在Step1中，所述带标签源场景多光谱激光雷达点云数据记为（Ps，L），无标签目标场景记为（Pt，
Figure QLYQS_1
），其中/>
Figure QLYQS_2
，表示源场景包含Ns个有标签多光谱点，/>
Figure QLYQS_3
，表示目标场景包含Nt个无标签多光谱点，/>
Figure QLYQS_4
是所有源场景多光谱点对应的标签。
3.根据权利要求1所述的一种遥感跨场景多光谱激光雷达点云分类方法，其特征在于：在Step1中，所述将每个多光谱点的特征作为节点特征具体步骤为：
（1）将每个多光谱点记为
Figure QLYQS_5
，其中，x、y、z是多光谱激光雷达点云包含点的空间特征，/>
Figure QLYQS_6
是多光谱激光雷达点云包含点的光谱特征；
（2）将每个点作为图节点，则每个节点特征为
Figure QLYQS_7
。
4.根据权利要求1所述的一种遥感跨场景多光谱激光雷达点云分类方法，其特征在于：所述Step2具体过程为：
在Step2中，GCN网络提取的源场景和目标场景图特征分别为
Figure QLYQS_8
和/>
Figure QLYQS_9
，源场景分类器采用交叉熵损失进行优化，具体交叉熵损失/>
Figure QLYQS_10
为：
Figure QLYQS_11
；
其中，
Figure QLYQS_12
是源场景中第i个图节点的标签，/>
Figure QLYQS_13
是源场景中第i个图节点的预测标签；
目标场景分类器采用改进的交叉熵损失进行优化，具体交叉熵损失
Figure QLYQS_14
为：
Figure QLYQS_15
；
其中，
Figure QLYQS_16
是目标场景中第i个图节点的标签，/>
Figure QLYQS_17
是目标场景中第i个图节点的预测标签。
5.根据权利要求1所述的一种遥感跨场景多光谱激光雷达点云分类方法，其特征在于：所述Step3具体过程为：
在Step3中，可学习场景间信息转移模块根据以下公式将提取得到的
Figure QLYQS_18
和/>
Figure QLYQS_19
作对齐：
Figure QLYQS_20
；
其中，Wsp表示可学习信息转移参数，
Figure QLYQS_21
为控制源场景对目标场景特征学习的贡献的超参数，/>
Figure QLYQS_22
表示激活函数；
采用域判别器区分点云属于哪个场景，通过混淆域判别器提取多光谱点云域不变特征，具体优化函数
Figure QLYQS_23
为：
Figure QLYQS_24
；
其中，
Figure QLYQS_25
代表多光谱点属于哪个场景，/>
Figure QLYQS_26
代表对应场景中第i个图节点的预测标签。
6.根据权利要求1所述的一种遥感跨场景多光谱激光雷达点云分类方法，其特征在于：所述Step4中更新GCN网络参数，具体为：
（1）所有参数都使用标准反向传播算法进行优化；
（2）在训练中，整体损失为源场景损失、目标场景损失、域分类损失的组合，训练的整体损失
Figure QLYQS_27
为：
Figure QLYQS_28
；
其中，
Figure QLYQS_29
和/>
Figure QLYQS_30
是平衡损失的平衡系数。
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