CN116485641B - 集成先验与地形约束的无监督dem超分辨率重建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种集成先验与地形约束的无监督DEM超分辨率重建方法，包括：准备单张低分辨率DEM影像；将低分辨率影像以有重叠的方式裁剪为固定大小的DEM格网单元；设计卷积神经网络，包括5个降采样模块、5个上采样模块及5个跳跃连接模块；以低分辨率DEM格网单元为约束，将噪声输入网络之中进行多次迭代，使用网络结构的深度先验对神经网络参数进行更新，使用神经网络编码生成格网高分辨率DEM；在迭代过程中，使用地形约束对DEM形态进行优化；对各格网单元执行上述编码、优化过程，最后拼接成原始大小的高分辨率DEM。本发明能够自动、快速、高效地根据低分辨率DEM生成高分辨率DEM。
Description
技术领域
本发明涉及一种集成先验与地形约束的无监督DEM超分辨率重建方法，属于地理学应用技术领域。
背景技术
数字高程模型(DEM)是由有限的高程采样支持的地形表面的数字模拟，它将三维地形表面映射为二维矩阵。洪水建模、景观演变和城市形态学等方面的研究表明，DEM在理解地理现象方面起着至关重要的作用。
当DEM的空间分辨率不能满足应用的要求时，人们常使用空间插值或数据驱动的超分辨率方法来提高DEM的空间分辨率。空间插值方法，如Bilinear、Bicubic和Lanczos方法，严格依靠托布勒地理学第一定律，将高分辨率DEM的像元定位到粗分辨率DEM上，未知像元的值通过多项式拟合从邻近像元中得出。然而，鉴于地理空间实体的异质性，多项式拟合可能无法对复杂的地表形态进行建模。因此，通过空间插值方法推断出的高分辨率DEM通常是过度简化的地形表面。
卷积神经网络(CNN)在DEM超分辨率任务中显示出巨大的潜力，因为它的多层结构同时考虑了高分辨率DEM和粗分辨率DEM之间的全局和局部非线性映射关系。然而，神经网络的成功依赖于大量的训练数据。获得特定区域的高分辨率数据具有挑战性，这限制了基于神经网络方法的实施。此外，在特定区域训练的神经网络在其他区域可能是无效的。尽管转移学习等方法拓宽了用小型DEM训练数据集训练神经网络的可能性，但它们仍然需要特定区域的高分辨率样本。
因此，本方法意在提出了一个无监督的DEM超分辨率神经网络，该方法以噪声作为输入，应用手工设计的精细卷积滤波器来学习粗分辨率图像的多尺度特征，然后将这些特征加到高分辨率输出上。只需要一个未经训练的神经网络和一个低分辨率DEM影像，通过对低分辨率DEM影像的多次迭代，即可实现超分辨率。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，在没有数据集的驱动下，仅利用神经网络的网络结构，实现DEM超分辨率任务。为了解决以上技术问题，本发明提出的集成先验与地形约束的无监督DEM超分辨率重建方法，包括以下步骤：
第一步，数据准备及预处理：准备需要进行超分辨率重建的数字高程模型(DEM)数据，对该DEM数据进行异常值剔除及空洞填充处理；随后，将低分辨率影像以重叠裁剪的方式，划分为N×N大小的格网单元；
第二步，构建降采样模块：以卷积层→降采样层→批量归一化层→LeakyReLU层→卷积层→批量归一化层→LeakyReLU层的堆叠顺序构建降采样模块，使用128个3×3的卷积窗口进行卷积操作，使用Bicubic方法进行降采样或上采样操作；
第三步，构建上采样模块：以批量归一化层→卷积层→批量归一化层→LeakyReLU层→卷积层→批量归一化层→LeakyReLU层→上采样层的堆叠顺序构建上采样模块，使用128个3×3的卷积窗口进行卷积操作，使用Bicubic方法进行降采样或上采样操作；
第四步，构建跳跃连接模块：以卷积层→批量归一化层→LeakyReLU层的堆叠顺序构建跳跃连接模块，使用4个1×1的卷积窗口进行卷积操作；
第五步，构建神经网络：构建一个编码器-解码器类型的神经网络，具体包括5个第二步所述的降采样模块，5个第三步所述的上采样模块，5个第四步所述的跳跃连接模块，数据经由5个串联的降采样模块输出后，输入5个串联的上采样模块，跳跃连接模块安置于逐个对应尺度的上采样与降采样模块之间。神经网络的前端置有128个卷积层将输入噪声上升至128维，神经网路尾端置有反卷积层将输出数据压缩至1维；
第六步，基于地形约束的神经网络参数优化：针对第一步中切割后的每个格网单元，将高分辨率的高斯白噪声影像作为输入，经过神经网络运算获得高分辨率输出影像fθ(Z)，将高分辨率输出影像fθ(Z)与低分辨率数字高程模型DL作比较，计算高程一致性损失/>与地形梯度损失/>
式中，f是神经网络，θ是神经网络的参数，H′为高斯白噪声影像高度方向的像元数量，W′高斯白噪声影像宽度方向的像元数量，fθ(Z)是神经网络的输出，↓表示平均降采样操作，表示运用Roberts算子取梯度的操作(L.Roberts，Machine Perception of 3-DSolids，Optical and Electro-optical Information Processing，MIT Press 1965)；是低分辨率数字高程模型，H是低分辨率数字高程模型宽度方向的像元数量，W是低低分辨率数字高程模型高度方向的像元数量。
然后，通过梯度下降(Himmelblau，David M.Unconstrained MinimizationProcedures Using Derivatives.Applied Nonlinear Programming.New York：McGraw-Hill.pp.63-132.ISBN 0-07-028921-2，1972.)的方法对神经网络的参数θ进行更新，公式如下：
式中，k是当前迭代指数，α是网络的学习率，β是调节参数，用于平衡与之间的比例；在2倍降采样倍率下设置β为0.02，在3倍降采样倍率下设置β为0.03，在4倍降采样倍率下设置β为0.11。
第七步，迭代神经网络参数优化：重复第六步直到E(fθ(Z)，DL)趋于收敛(迭代10000次即可达到)，获得最优神经网络的参数θ*，将高分辨率的高斯白噪声影像Z作为输入，经过最优神经网络运算获得对应格网单元的高分辨率输出影像，即为对应格网单元的高分辨率数字高程模型；
第八步，拼接获得高分辨率DEM：将所有格网对应的高分辨率数字高程模型进行拼接，获得原始大小的高分辨率数字高程模型。
对各格网单元执行上述编码、优化过程，最后拼接成原始大小的高分辨率DEM，本发明主要面向高分辨率数据难以获取的场景，能够自动、快速、高效地根据低分辨率DEM生成高分辨率DEM，为空间数据的超分辨率提供了一种新方法。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是实施例区域的原始DEM、三维渲染和地理位置。
图2是集成先验与地形约束的无监督DEM超分辨率重建方法流程图。
图3是降采样模块的示意图。
图4是上采样模块的示意图。
图5是跳跃连接模块的示意图。
图6是构建的编码器-解码器卷积神经网络。
图7是在迭代过程中使用地形约束的方法。
图8是使用本方法进行超分辨率的迭代过程。
图9是本方法与其他方法的比较。
如图10是本方法与其他方法在奥地利东部区域的效果对比。
如图11是本方法与其他方法在雅鲁藏布江流域的效果对比。
具体实施方式
下面根据附图详细阐述本发明，使本发明的技术路线和操作步骤更加清晰。
本发明示例了三个区域的超分辨率重建结果，其位置示意如图1所示，其中，(a)、(b)是布鲁克斯山脉05米DEM，(c)、(d)是奥地利东部区域10米DEM，(e)、(f)是雅鲁藏布江流域30米DEM。
本实施例所提集成先验与地形约束的无监督DEM超分辨率重建方法流程图如图2所示，包括以下步骤：
第一步，数据准备及预处理：准备需要进行超分辨率重建的数字高程模型(DEM)数据，对该DEM数据进行异常值剔除及空洞填充处理；随后，将低分辨率影像以重叠裁剪的方式，划分为192×192大小的格网单元。将布鲁克斯山脉划分为了6048个格网单元，将奥地利东部区域划分为了12288个格网单元，将雅鲁藏布江流域划分为了13008个格网单元。
第二步，构建降采样模块：以卷积层→降采样层→批量归一化层→LeakyReLU层→卷积层→批量归一化层→LeakyReLU层的堆叠顺序构建降采样模块，使用128个3×3的卷积窗口进行卷积操作，使用Bicubic方法进行降采样操作，如图3所示。
第三步，构建上采样模块：以批量归一化层→卷积层→批量归一化层→LeakyReLU层→卷积层→批量归一化层→LeakyReLU层→上采样层的堆叠顺序构建上采样模块，使用128个3×3的卷积窗口进行卷积操作，使用Bicubic方法进行上采样操作，如图4所示。
第四步，构建跳跃连接模块：以卷积层→批量归一化层→LeakyReLU层的堆叠顺序构建跳跃连接模块，使用4个1×1的卷积窗口进行卷积操作，如图5所示。
第五步，构建神经网络：构建一个编码器-解码器类型的神经网络，具体包括5个第二步所述的降采样模块，5个第三步所述的上采样模块，5个第四步所述的跳跃连接模块。数据经由5个串联的降采样模块输出后，输入5个串联的上采样模块，跳跃连接模块安置于逐个对应尺度的上采样与降采样模块之间，神经网络的前端置有128个卷积层将输入噪声上升至128维，神经网路尾端置有反卷积层将输出数据压缩至1维，如图6所示。
第六步，基于地形约束的神经网络参数优化：针对第一步中切割后的每个格网单元，将高分辨率的高斯白噪声影像作为输入，经过神经网络运算获得高分辨率输出影像fθ(Z)，将高分辨率输出影像fθ(Z)与低分辨率数字高程模型DL作比较，计算高程一致性损失/>与地形梯度损失/>
式中，f是神经网络，θ是神经网络的参数，H′为高斯白噪声影像高度方向的像元数量，W′高斯白噪声影像宽度方向的像元数量，fθ(Z)是神经网络的输出，↓表示平均降采样操作，表示运用Roberts算子取梯度的操作(L.Roberts，Machine Perception of 3-DSolids，Optical and Electro-optical Information Processing，MIT Press，1965.)；是低分辨率数字高程模型，H是低分辨率数字高程模型宽度方向的像元数量，W是低低分辨率数字高程模型高度方向的像元数量。
然后，通过梯度下降(Himmelblau，David M，Unconstrained MinimizationProcedures Using Derivatives.Applied Nonlinear Programming.New York：McGraw-Hill.pp.63-132.ISBN 0-07-028921-2，1972.)的方法对神经网络的参数θ进行更新，公式如下：
式中，k是当前迭代指数，α是网络的学习率，β是调节参数，用于平徜与之间的比例；在2倍降采样倍率下设置β为0.02，在3倍降采样倍率下设置β为0.03，在4倍降采样倍率下设置β为0.11。
第七步，迭代神经网络参数优化：重复第六步直到E(fθ(Z)，DL)趋于收敛，本例中重复第六步10000次(迭代10000次)后E(fθ(Z)，DL)趋于收敛。获得最优神经网络的参数θ*，将高分辨率的高斯白噪声影像Z作为输入，经过最优神经网络运算获得对应格网单元的高分辨率输出影像，即为对应格网单元的高分辨率数字高程模型；
第八步，拼接获得高分辨率DEM：将所有格网对应的高分辨率数字高程模型进行拼接，获得原始大小的高分辨率数字高程模型。
图8展示了通过UnTDIP生成高分辨率DEM的过程。超分辨率后的DEM的尺寸为192像元×192像元。如图8(a)、(b)、(c)所示，是在奥地利东部区域采用本专利方法，将原始低分辨率数据以2倍、3倍、4倍的比例因子进行超分辨率的结果。在第1～10次迭代中，本专利方法逐渐捕捉到了DEM数据的分布区间。在第10次到第1000次迭代中，山体的轮廓变得更加明显，地形纹理变得更加清晰。从第1000次迭代到第10000次迭代，本专利方法逐步优化地形细节，精确重建地形结构。
如图9所示，是本方法与其他方法在布鲁克斯山脉区域的效果对比。如图10所示，是本方法与其他方法在奥地利东部区域的效果对比。如图11所示，是本方法与其他方法在雅鲁藏布江流域的效果对比。可以看出，本专利方法在具有更高的超分辨率精度，生成的地形细节与纹理更加丰富。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (6)
1.集成先验与地形约束的无监督DEM超分辨率重建方法，包括以下步骤：
第一步，数据准备及预处理：准备需要进行超分辨率重建的DEM数据，对该DEM数据进行异常值剔除及空洞填充处理；随后，将低分辨率影像以重叠裁剪的方式，划分为N×N大小的格网单元；
第二步，构建降采样模块：以卷积层→降采样层→批量归一化层→LeakyReLU层→卷积层→批量归一化层→LeakyReLU层的堆叠顺序，以串联的方式构建降采样模块；
第三步，构建上采样模块：以批量归一化层→卷积层→批量归一化层→LeakyReLU层→卷积层→批量归一化层→LeakyReLU层→上采样层的堆叠顺序，以串联的方式构建上采样模块；
第四步，构建跳跃连接模块：以卷积层→批量归一化层→LeakyReLU层的堆叠顺序，以串联的方式构建跳跃连接模块；
第五步，构建神经网络：构建一个编码器-解码器类型的神经网络，具体包括5个第二步所述的降采样模块，5个第三步所述的上采样模块，5个第四步所述的跳跃连接模块；数据经由5个串联的降采样模块输出后，输入5个串联的上采样模块，跳跃连接模块安置于逐个对应尺度的上采样与降采样模块之间；
第六步，基于地形约束的神经网络参数优化：针对第一步中切割后的每个格网单元，将高分辨率的高斯白噪声影像作为输入，经过神经网络运算获得高分辨率输出影像fθ(Z)，将高分辨率输出影像fθ(Z)与低分辨率数字高程模型DL作比较，计算高程一致性损失/>与地形梯度损失/>
式中，f是神经网络，θ是神经网络的参数，H′为高斯白噪声影像高度方向的像元数量，W′为高斯白噪声影像宽度方向的像元数量，fθ(Z)是神经网络的输出，↓表示平均降采样操作，表示运用Roberts算子取梯度的操作；/>是低分辨率数字高程模型，H是低分辨率数字高程模型宽度方向的像元数量，W是低分辨率数字高程模型高度方向的像元数量；
然后通过梯度下降方法对神经网络的参数θ进行更新，公式如下：
式中，k是当前迭代指数，α是网络的学习率，β是调节参数，用于平衡与/>之间的比例；
第七步，迭代神经网络参数优化：重复第六步直到E(fθ(Z)，DL)趋于收敛，获得最优神经网络的参数θ*，将高分辨率的高斯白噪声影像Z作为输入，经过最优神经网络运算获得对应格网单元的高分辨率输出影像，即为对应格网单元的高分辨率数字高程模型；
第八步，拼接获得高分辨率DEM：将所有格网对应的高分辨率数字高程模型进行拼接，获得原始大小的高分辨率数字高程模型。
2.如权利要求1中所述的集成先验与地形约束的无监督DEM超分辨率重建方法，其特征在于，在第二步与第三步中，使用128个3×3的卷积窗口进行卷积操作，使用Bicubic方法进行降采样和/或上采样操作。
3.如权利要求1中所述的集成先验与地形约束的无监督DEM超分辨率重建方法，其特征在于，在第四步中，使用4个1×1的卷积窗口进行卷积操作。
4.如权利要求1中所述的集成先验与地形约束的无监督DEM超分辨率重建方法，其特征在于，在第五步中，神经网络的前端置有128个卷积层将输入噪声上升至128维，神经网路尾端置有反卷积层将输出数据压缩至1维。
5.如权利要求1中所述的集成先验与地形约束的无监督DEM超分辨率重建方法，其特征在于，在第六步中，网络优化迭代的次数在2000-15000次之间。
6.如权利要求1中所述的集成先验与地形约束的无监督DEM超分辨率重建方法，其特征在于，在第七步中，在2倍降采样倍率下设置β为0.02，在3倍降采样倍率下设置β为0.03,在4倍降采样倍率下设置β为0.11。
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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