CN116740569A - 一种基于深度学习的降雪区域云检测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于深度学习的降雪区域云检测系统，包括：图像获取模块、模型构建模块、云检测模块，其中图像获取模块、模型构建模块、云检测模块依次连接；图像获取模块，用于获取降雪区域的遥感影像；模型构建模块，用于构建云检测网络模型，其中云检测网络模型包括：自适应特征融合模块和高级语义信息引入模块；自适应特征融合模块，用于融合不同尺寸、不同级别的特征，高级语义信息引入模块，用于对融合后的特征嵌入高级语义信息；云检测模块，用于将待测遥感影像输入至云检测网络模型中，模型输出含有云检测结果的遥感影像。本发明通过云检测网络模型能够准确地对云雪混合区域的影像检测出云的区域，提高了云雪覆盖区域的云检测精度。
Description
技术领域
本发明属于遥感影像处理领域，尤其涉及一种基于深度学习的降雪区域云检测系统。
背景技术
遥感图像通常用于土地监测、目标检测和地理测绘等，图像中云和雪的分布对遥感图像的光谱有较大影响。提高遥感图像中云雪的检测测精度已成为许多遥感图像应用的目标。
同时，云和雪在可见光范围内有相似的光谱特性，这导致在常规的云检测方法中往往会产生将雪误判为云的现象。因此，选择合适的方法对含雪的影像进行准确的云检测是至关重要的。
目前，现有技术中提出了许多基于有限光谱信息下的云检测方法，但是对云雪混合区域的影像检测结果存在较多错误分类像元，无法提高云雪覆盖区域的云检测精度。
发明内容
本发明提出了一种基于深度学习的降雪区域云检测系统，以解决上述现有技术中存在的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于深度学习的降雪区域云检测系统，包括：
图像获取模块、模型构建模块、云检测模块，其中所述图像获取模块、模型构建模块、云检测模块依次连接；
所述图像获取模块，用于获取降雪区域的遥感影像；
所述模型构建模块，用于构建云检测网络模型，其中所述云检测网络模型包括：自适应特征融合模块和高级语义信息引入模块；所述自适应特征融合模块，用于融合不同尺寸、不同级别的特征，所述高级语义信息引入模块，用于对融合后的特征嵌入高级语义信息；
所述云检测模块，用于获取待测遥感影像，将所述待测遥感影像输入至云检测网络模型中，模型输出含有云检测结果的遥感影像。
优选地，还包括与所述图像获取模块连接的图像处理模块，用于对遥感影像进行辐射定标、大气校正、数据拼接、图像裁剪以及影像缩略操作，得到遥感缩略图，将遥感缩略图分为训练影像和测试影像。
优选地，所述自适应特征融合模块包括：通道自适应融合单元、空间自适应融合单元和特征图结合单元；
所述通道自适应融合单元，用于基于通道维度求解通道注意力权重值，基于通道注意力权重值对不同尺寸、不同抽象级别的特征进行自适应融合，得到通道融合特征图；
所述空间自适应融合单元，用于基于空间维度求解空间注意力权重值，基于空间注意力权重值对不同尺寸、不同抽象级别的特征进行自适应融合，得到空间融合特征图；
所述特征图结合单元，用于将所述通道融合特征图和所述空间融合特征图进行融合，得到融合特征图。
优选地，所述高级语义信息引入模块中，采用ResNet-50网络作为编码器，并在编码器后面增加一个网络解码层，利用网络解码层在所述融合特征图中嵌入高级语义信息来修复稀释的语义信息。
优选地，所述ResNet-50网络采用三个3*3标准卷积、不同膨胀率的膨胀卷积以及增设卷积层运算步长的像素。
优选地，还包括与所述模型构建模块连接的模型训练模块，用于基于训练影像，采用随机梯度下降法对所述云检测网络模型进行训练，得到训练好的云检测网络模型。
优选地，所述模型训练模块中，采用联合损失函数，并在联合损失函数中引入正则化，模型训练过程中，通过迭代更新网络参数后得到联合损失函数的最小值。
优选地，所述测试影像，用于输入至训练好的云检测网络模型中，得到输出结果，并统计输出结果的准确率，对输出结果的准确率进行判断，基于判断结果确定是否调整云检测网络模型的参数，直至达到预设好的准确率。
与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：
本发明提供了一种基于深度学习的降雪区域云检测系统，包括：图像获取模块、模型构建模块、云检测模块，通过图像获取模块获取降雪区域的遥感影像；通过模型构建模块，构建云检测网络模型，其中所述云检测网络模型包括：自适应特征融合模块和高级语义信息引入模块；通过自适应特征融合模块，融合不同尺寸、不同级别的特征，通过高级语义信息引入模块，对融合后的特征嵌入高级语义信息；通过云检测模块，将待测遥感影像输入至云检测网络模型中，模型输出含有云检测结果的遥感影像。
本发明基于深度学习技术构建云检测网络模型，通过云检测网络模型能够准确地对云雪混合区域的影像检测出云的区域，同时提高了云雪覆盖区域的云检测精度。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例的系统示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
实施例一
如图1所示，本实施例中提供一种基于深度学习的降雪区域云检测系统，包括：图像获取模块、图像处理模块、模型构建模块、模型训练模块和云检测模块，其中图像获取模块、图像处理模块、模型构建模块、模型训练模块、云检测模块依次连接；
图像获取模块，用于获取降雪区域的遥感影像；
图像处理模块，用于对所述遥感影像进行预处理，得到处理后的遥感影像；
本实施例中，对卫星遥感影像进行辐射定标、大气校正、数据拼接、图像裁剪以及影像缩略操作；
辐射定标，将图像的数字量化值(DN)转化为辐射亮度值、反射率或者表面温度等物理量的处理过程；辐射定标参数一般放在元数据文件中，利用完整的遥感图像处理平台(ENVI)的辐射定标工具(RadiometricCalibration)能自动从元数据文件中读取参数，从而完成辐射定标；
大气校正的方法，利用完整的遥感图像处理平台(ENVI)的大气校正工具(FLASSH)来消除由于大气影响所造成的辐射误差，反演地物真实的表面反射率；
数据拼接，利用MODISReprojectionTool(MRT)软件实现不同条带号数据的拼接，形成覆盖实验区的完整数据；
图像剪裁，用于获得感兴趣的研究区域(ROI)；
影像缩略，利用图像处理软件来制作影像缩略图。
处理后的遥感影像包括：训练影像和测试影像；
模型构建模块，用于构建云检测网络模型，其中所述云检测网络模型包括：自适应特征融合模块和高级语义信息引入模块；
自适应特征融合模块，用于通过注意力机制计算不同特征之间的重要性，选择性地自适应融合不同尺度、不同抽象级别的特征，得到融合特征图，融合特征能够更加全面的实现对图像的表达，进而提高图像识别的精度；
自适应特征融合模块包括：通道自适应融合单元、空间自适应融合单元和特征图结合单元；
通道自适应融合单元，用于基于通道维度求解通道注意力权重值，基于通道注意力权重值对不同尺寸、不同抽象级别的特征进行自适应融合，得到通道融合特征图；
空间自适应融合单元，用于基于空间维度求解空间注意力权重值，基于空间注意力权重值对不同尺寸、不同抽象级别的特征进行自适应融合，得到空间融合特征图。
特征图结合单元，用于将所述通道融合特征图和所述空间融合特征图进行融合，得到融合特征图。
本实施例中，还采用ResNet-50网络作为编码器来提取多尺度特征，利用ResNet-50模型对图像的卷积特征进行多尺度提取，ResNet模型在数据集上的分类、检测等方面具有良好的性能，可以解决网络退化和梯度消失的问题；同时在编码器后面增加一个网络解码层；
ResNet-50网络采用三个3*3标准卷积替换了原来的第一层7*7卷积，可以有效地减少参数的数量，增加网络的深度和非线性映射能力，从而获得更具抽象的特征表示；同时采用了膨胀率为2和4的膨胀卷积，来增加网络深层卷积层的感受野，获取更加丰富的文本信息；将ResNet-50网络所有的残差模块中的卷积层运算步长均设置为1个像素，来确保空间分辨率不会降低。
高级语义信息引入模块，用于在网络解码层嵌入高级语义信息来修复稀释的语义信息，还用于捕获多尺度和全局的语义信息，能够显示地让解码端各层时刻感知云对象的位置，提供更具区分性的特征信息，实现更高精度的像素级云检测效果。
本实施例中，所述云检测网络模型采用联合损失函数，包括主损失函数和辅助损失函数，在联合损失函数中引入正则化来避免过拟合现象，模型训练过程中，通过迭代更新网络参数后得到联合损失函数的最小值。
模型训练模块，用于基于训练影像对所述云检测网络模型进行训练，采用随机梯度下降法对云检测网络模型学习过程进行优化，训练次数120次。
本实施例中，将测试影像输入至训练好的云检测网络模型中，得到输出结果，并统计输出结果的准确率，人为设置准确率阈值，基于准确率阈值对输出结果的准确率进行判断，若所述输出结果的准确率小于准确率阈值，则调整云检测网络模型的参数，继续进行训练，直至达到准确率阈值范围内，否则不调整云检测网络模型的参数。
云检测模块，用于将处理后的待测影像输入至训练好的云检测网络模型，模型输出在云雪覆盖区域影像的云检测结果。
本实施例中，云检测网络模型首先使用通道自适应融合单元和空间自适应融合单元分别通过通道和空间注意力对多级、多尺度特征进行自适应融合。然后，通过按元素求和操作将这些融合的特征与高级语义信息引导流(HSIGFs)中的高级语义信息进行融合，通过引入高级语义信息指导流，修复了解码端各层稀释的高级语义信息。本实施例能够显示地让解码端各层时刻感知云对象的位置，提供更具区分性的特征信息，提高了云、雪覆盖区域的影像上云的检测精度。
以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种基于深度学习的降雪区域云检测系统，其特征在于，包括：图像获取模块、模型构建模块、云检测模块，其中所述图像获取模块、模型构建模块、云检测模块依次连接；
所述图像获取模块，用于获取降雪区域的遥感影像；
所述模型构建模块，用于构建云检测网络模型，其中所述云检测网络模型包括：自适应特征融合模块和高级语义信息引入模块；所述自适应特征融合模块，用于融合不同尺寸、不同抽象级别的特征，所述高级语义信息引入模块，用于对融合后的特征嵌入高级语义信息；
所述云检测模块，用于获取待测遥感影像，将所述待测遥感影像输入至云检测网络模型中，模型输出含有云检测结果的遥感影像。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的降雪区域云检测系统，其特征在于，还包括与所述图像获取模块连接的图像处理模块，用于对遥感影像进行辐射定标、大气校正、数据拼接、图像裁剪以及影像缩略操作，得到遥感缩略图，将遥感缩略图分为训练影像和测试影像。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的降雪区域云检测系统，其特征在于，所述自适应特征融合模块包括：通道自适应融合单元、空间自适应融合单元和特征图结合单元；
所述通道自适应融合单元，用于基于通道维度求解通道注意力权重值，基于所述通道注意力权重值对不同尺寸、不同抽象级别的特征进行自适应融合，得到通道融合特征图；
所述空间自适应融合单元，用于基于空间维度求解空间注意力权重值，基于所述空间注意力权重值对不同尺寸、不同抽象级别的特征进行自适应融合，得到空间融合特征图；
所述特征图结合单元，用于将所述通道融合特征图和所述空间融合特征图进行融合，得到融合特征图。
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的降雪区域云检测系统，其特征在于，所述高级语义信息引入模块中，采用ResNet-50网络作为编码器，并在编码器后面增加一个网络解码层，利用网络解码层在所述融合特征图中嵌入高级语义信息来修复稀释的语义信息。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的降雪区域云检测系统，其特征在于，所述ResNet-50网络采用三个3*3标准卷积、不同膨胀率的膨胀卷积以及增设卷积层运算步长的像素。
6.根据权利要求2所述的基于深度学习的降雪区域云检测系统，其特征在于，还包括与所述模型构建模块连接的模型训练模块，用于基于所述训练影像，采用随机梯度下降法对所述云检测网络模型进行训练，得到训练好的云检测网络模型。
7.根据权利要求6所述的基于深度学习的降雪区域云检测系统，其特征在于，所述模型训练模块中，采用联合损失函数，并在联合损失函数中引入正则化，模型训练过程中，通过迭代更新网络参数后得到联合损失函数的最小值。
8.根据权利要求2所述的基于深度学习的降雪区域云检测系统，其特征在于，所述测试影像，用于输入至训练好的云检测网络模型中，得到输出结果，并统计输出结果的准确率，对输出结果的准确率进行判断，基于判断结果确定是否调整云检测网络模型的参数，直至达到预设好的准确率。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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