CN117036715A - 一种基于卷积神经网络的形变区边界自动提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络的形变区边界自动提取方法，首先对原始SAR遥感影像进行数据预处理，得到年平均地表形变相位图像，在预处理后的年平均地表形变相位图像基础上构建地表形变聚集区的样本数据集；接着使用地表形变聚集区的样本数据集对Deeplabv3+卷积神经网络模型和ResNet残差网络模型进行训练，得到训练后的地表形变聚集区初步提取结果；最后对训练后的地表形变聚集区初步提取结果，进一步优化处理，得到边界平滑的地表形变聚集区。本发明利用深度学习网络模型对复杂背景下显著性形变区强语义特征进行提取和学习，确定出显著性地表形变区边界。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络的形变区边界自动提取方法。
背景技术
地表形变监测主要早期以地面监测技术为主，基于地面监测技术，如利用 GNSS观测站、精准水准仪、裂缝计等监测边坡地表的移位变形，这类监测方法受地形条件、人力成本等因素制约，导致观测仪器视野、监测点数量或配套的辅助电子远程监测网络受限，只能获取离散点观测数据，对局部地质灾害隐患区的监测防范有效，但无法进行大范围的形变监测。
随着遥感技术的发展，遥感技术以其全面、快速等优势弥补了上述方法的不足，被广泛地应用于地质灾害普查中，特别是干涉合成孔径雷达（interferometric syntheticaperture radar）技术的发展，目前，地表形变聚集区识别主要基于 PS-InSAR、DS-InSAR或者两种联合点时序分析方法获取形变信息，结合专家经验对相干目标的年平均形变速率图和时序数据进行目视解译，识别显著性形变区。这种方法存在以下缺陷：主要依赖专业人员，工作量大、效率较低、受人工主观因素影响、精度难以保证等问题。
发明内容
本发明提供了一种基于卷积神经网络的形变区边界自动提取方法，基于获得年平均地表形变相位图像，利用深度学习网络模型对复杂背景下显著性形变区强语义特征进行提取和学习，确定出显著性地表形变区边界。
为了实现本发明的目的，所采用的技术方案是：一种基于卷积神经网络的形变区边界自动提取方法，所述的方法包括以下步骤：
S1、对原始SAR遥感影像进行数据预处理，得到年平均地表形变相位图像，在预处理后的年平均地表形变相位图像基础上构建地表形变聚集区的样本数据集；
S2、使用地表形变聚集区的样本数据集对Deeplabv3+卷积神经网络模型和ResNet残差网络模型进行训练，得到训练后的地表形变聚集区初步提取结果；
S3、对训练后的地表形变聚集区初步提取结果，进一步优化处理，得到边界平滑的地表形变聚集区。
作为本发明的优化方案，在步骤S1中，具体实现步骤为：
S1-1、地表形变聚集区的样本数据集包括影像数据和标签数据，首先将年平均地表形变相位图像裁剪成512*512的子影像来适配Deeplabv3+卷积神经网络模型和ResNet残差网络模型训练；
S1-2、利用ArcGIS 软件完成标签数据的制作；
S1-3、得到多组一一对应的影像数据和标签数据，形成地表形变聚集区的样本数据集。
作为本发明的优化方案，在步骤S1-2中，标签数据的制作步骤为：
S1-2-1、目视解译预处理后的年平均地表形变相位图像，勾画出典型地表形变聚集区的矢量范围；
S1-2-2、再将勾画好的矢量文件转成栅格文件；
S1-2-3、将栅格文件裁剪成与子影像相同尺寸的标签数据。
作为本发明的优化方案，在步骤S2中，Deeplabv3+卷积神经网络模型的训练步骤为：
A、采用并联的空洞卷积和深度卷积对年平均地表形变相位图像进行编码；
B、通过双线性插值对编码后的年平均地表形变相位图像进行解码。
作为本发明的优化方案，ResNet残差网络模型的训练步骤为：
a、采用ResNet101为主干模型提取特征，对Deeplabv3+卷积神经网络的解码部分进行微调；
b、在训练过程中采用early stopping和学习率衰减策略进行训练。
作为本发明的优化方案，在步骤S3中，优化处理包括二值栅格图转面状矢量、小图斑面积过滤和边界平滑处理，如下步骤：
S3-1、二值栅格图转面状矢量，通过开源GDL命令调用相应Raster_To_Vector的函数，实现栅格数据转为矢量数据，确定出地表形变聚集区矢量边界的提取；
S3-2、得到地表形变聚集区矢量边界提取结果，设定面积阈值t，大于面积阈值的地表形变聚集区图斑保留，从而筛除掉面积过小的矢量斑块，达到剔除干扰的目的；
S3-3、边界平滑处理，利用贝塞尔插值算法，对提取的地表形变聚集区矢量进行边界平滑处理，从而消除矢栅转换带来的边界锯齿。
作为本发明的优化方案，贝塞尔插值算法的具体实现为：把三阶贝塞尔曲线的P0和P3视为原始数据，找到P1和P2两个控制点，根据如下公式，计算出P0和P3之间平滑曲线上的任意点；
B(t) = P0(1-t)3+ 3 P1t(1-t)2+ 3 P2t2(1-t) + P3t3，t∈[0,1]
其中：t为插值参数，用于控制曲线的位置；B(t)是曲线在t处的坐标。
本发明具有积极的效果：1）本发明采用Deeplabv3+卷积神经网络和ResNet101模型相结合的提取算法，ResNet101辅助作用，ResNet101作为Deeplabv3+中的主干网络特征提取，在Deeplabv3+网络解码中可以进行参数的微调，结合网络可以加快神经网络的训练，能够较好实现地表形变聚集区快速提取，提高提取效率；
2）相较于人工目视解译技术：本发明无需依赖专业人员，工作量降低，提高了提取效率；
3）相较于阈值分割技术：本发明无需多次阈值设置，就能确定最佳阈值，在不同的区域，无需设置不同的阈值，具有普适性；
4）本发明避免了采用阈值分割法造成的大量的噪声点被误判为隐患显著性形变区，提取精度较低的问题，提取精度较高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图，其中：
图1为本发明的流程示意图；
图2为Deeplabv3+卷积神经网络的原理图；
图3是人工标注的部分样本数据图；
图4是本发明实施例的算法自动提取结果图；
图5是人工目视解译提取结果图；
图6是三阶贝塞尔插值算法示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明公开了一种基于卷积神经网络的形变区边界自动提取方法，方法包括以下步骤：
S1、对原始SAR遥感影像进行数据预处理，得到年平均地表形变相位图像，在预处理后的年平均地表形变相位图像基础上构建地表形变聚集区的样本数据集；
其中：原始SAR遥感影像获取的是地表形变聚集区的原始SAR遥感影像。
数据预处理主要为利用Stacking InSAR技术，主要步骤包括：1）影像的拼接、配准、裁剪；2）干涉像对选取；3）差分干涉计算；4）相位解缠；5）相位叠加处理；6）趋势性条纹去除。
S2、使用地表形变聚集区的样本数据集对Deeplabv3+卷积神经网络模型和ResNet残差网络模型进行训练，得到训练后的地表形变聚集区初步提取结果；
S3、对训练后的地表形变聚集区初步提取结果，进一步优化处理，得到边界平滑的地表形变聚集区。
在步骤S1中，具体实现步骤为：
S1-1、地表形变聚集区的样本数据集包括影像数据和标签数据，首先将年平均地表形变相位图像裁剪成512*512的子影像来适配Deeplabv3+卷积神经网络模型和ResNet残差网络模型训练；
S1-2、利用ArcGIS 软件完成标签数据的制作；
S1-3、得到多组一一对应的影像数据和标签数据，形成地表形变聚集区的样本数据集。
在步骤S1-2中，标签数据的制作步骤为：
S1-2-1、目视解译预处理后的年平均地表形变相位图像，勾画出典型地表形变聚集区的矢量范围；
S1-2-2、再将勾画好的矢量文件转成栅格文件；
S1-2-3、将栅格文件裁剪成与子影像相同尺寸的标签数据。
在步骤S2中，Deeplabv3+卷积神经网络模型的训练步骤为：
A、采用并联的空洞卷积和深度卷积对年平均地表形变相位图像进行编码；
B、通过双线性插值对编码后的年平均地表形变相位图像进行解码。
ResNet残差网络模型的训练步骤为：
a、采用ResNet101为主干模型提取特征，对Deeplabv3+卷积神经网络的解码部分进行微调；
b、在训练过程中采用early stopping（早停法）和学习率衰减策略进行训练。
在步骤S3中，优化处理包括二值栅格图转面状矢量、小图斑面积过滤和边界平滑处理，如下步骤：
S3-1、二值栅格图转面状矢量，通过开源GDL命令调用相应Raster_To_Vector（栅格转矢量）的函数，实现栅格数据转为矢量数据，确定出地表形变聚集区矢量边界的提取；
S3-2、得到地表形变聚集区矢量边界提取结果，设定面积阈值t，大于面积阈值的地表形变聚集区图斑保留，从而筛除掉面积过小的矢量斑块，达到剔除干扰的目的；
S3-3、边界平滑处理，利用贝塞尔插值算法，对提取的地表形变聚集区矢量进行边界平滑处理，从而消除矢栅转换带来的边界锯齿。
如图6所示，贝塞尔插值算法的具体实现为：把三阶贝塞尔曲线的P0和P3视为原始数据，找到P1和P2两个控制点，根据如下公式，计算出P0和P3之间平滑曲线上的任意点；
B(t) = P0(1-t)3+ 3 P1t(1-t)2+ 3 P2t2(1-t) + P3t3，t∈[0,1]
其中：t为插值参数，用于控制曲线的位置；B(t)是曲线在t处的坐标。
实施例：操作系统为 Windows10，使用的编程语言为Python 3.8，编程环境为PyCharm Community；在硬件方面，计算机的处理器为 Intel(R) Core(TM)i7-6920HQ CPU@2.90GHz，运行内存为 32 GB。将训练后的最优模型分别对测试数据集进行预测，获得含有地表形变区与背景的识别结果图。
如图3所示，在Arcgis平台上，通过目视解译在年平均地表形变相位图像上获得年平均地表形变相位图像矢量数据。考虑样本训练过程受物理内存限制，将参与训练的图像裁剪成多张512*512样本，使用的样本数据为 2048 张尺寸为 512*512 像素的影像，随机抽取70%的样本作为训练数据，30%的样本作为验证数据。样本真值包含2类：地表形变聚集区与背景值。训练数据集为JSON 文件格式存储。
本发明将Deeplabv3+卷积神经网络模型和ResNet残差网络模型应用于形变相位图像提取中，完成了对研究区内地表形变聚集区的提取。下面对Deeplabv3+卷积神经网络模型和ResNet残差网络模型的原理进行说明：
如图2所示，Deeplabv3+卷积神经网络模型是一种典型的语义分割网络架构，其在DeepLabV3的基础上添加一个简单而有效的解码器模块，将低级特征与编码器的高级特征进一步融合，丰富了语义信息来细化分割结果。DeepLabV3+的编码器部分通过骨干网络Xception模型中不同通道的深度可分离卷积层提取图像特征信息，利用空间金字塔池化模块中不同速率的并行空洞卷积获取高层语义信息，并通过1x1卷积进行通道压缩，主要可以跨像素加大感受野，引入多尺度信息，让每个卷积输出都包含较大范围的信息；解码器部分将骨干网络中提取出的低级特征与经过4倍双线性插值上采样的高级特征进行融合，再利用3x3卷积恢复空间信息和4倍双线性插值上采样精细目标边界，得到分割结果。
ResNet是一种深度残差网络，残差网络模型在卷积层之间增加跳连接，允许信息跨多个隐层传播，有效缓解了深度神经网络中梯度消失和网络退化的问题，使网络深度达到几十甚至上百层，ResNet残差网络模型广泛应用于语义分割、目标识别等领域，在遥感图像分类效果方面也十分突出。其能够快速加快神经网络的训练，模型在遥感图像分类中的精度也得到了很大的提高。常用的ResNet网络模型有ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101、ResNet152等，它们基本结构相同，区别在于网络层数不同。本发明综合考虑模型的参数个数和训练效果，选取ResNet101作为DeepLabV3+模型的骨干网络。
如图4和图5所示，本发明的提取结果相较于人工目视解译提取（专业人员，结合专家经验对年平均地表形变相位图像进行目视解译，人工勾画的到地表形变聚集区结果图），具有无需依赖专业人员知识，工作量小、效率较高的优点。
以上所述仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于卷积神经网络的形变区边界自动提取方法，其特征在于：所述的方法包括以下步骤：
S1、对原始SAR遥感影像进行数据预处理，得到年平均地表形变相位图像，在预处理后的年平均地表形变相位图像基础上构建地表形变聚集区的样本数据集；
S2、使用地表形变聚集区的样本数据集对Deeplabv3+卷积神经网络模型和ResNet残差网络模型进行训练，得到训练后的地表形变聚集区初步提取结果；
S3、对训练后的地表形变聚集区初步提取结果，进一步优化处理，得到边界平滑的地表形变聚集区。
2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的形变区边界自动提取方法，其特征在于：在步骤S1中，具体实现步骤为：
S1-1、地表形变聚集区的样本数据集包括影像数据和标签数据，首先将年平均地表形变相位图像裁剪成512*512的子影像来适配Deeplabv3+卷积神经网络模型和ResNet残差网络模型训练；
S1-2、利用ArcGIS 软件完成标签数据的制作；
S1-3、得到多组一一对应的影像数据和标签数据，形成地表形变聚集区的样本数据集。
3.根据权利要求2所述的一种基于卷积神经网络的形变区边界自动提取方法，其特征在于：在步骤S1-2中，标签数据的制作步骤为：
S1-2-1、目视解译预处理后的年平均地表形变相位图像，勾画出典型地表形变聚集区的矢量范围；
S1-2-2、再将勾画好的矢量文件转成栅格文件；
S1-2-3、将栅格文件裁剪成与子影像相同尺寸的标签数据。
4.根据权利要求2所述的一种基于卷积神经网络的形变区边界自动提取方法，其特征在于：在步骤S2中，Deeplabv3+卷积神经网络模型的训练步骤为：
A、采用并联的空洞卷积和深度卷积对年平均地表形变相位图像进行编码；
B、通过双线性插值对编码后的年平均地表形变相位图像进行解码。
5.根据权利要求4所述的一种基于卷积神经网络的形变区边界自动提取方法，其特征在于：ResNet残差网络模型的训练步骤为：
a、采用ResNet101为主干模型提取特征，对Deeplabv3+卷积神经网络的解码部分进行微调；
b、在训练过程中采用early stopping和学习率衰减策略进行训练。
6.根据权利要求5所述的一种基于卷积神经网络的形变区边界自动提取方法，其特征在于：在步骤S3中，优化处理包括二值栅格图转面状矢量、小图斑面积过滤和边界平滑处理，如下步骤：
S3-1、二值栅格图转面状矢量，通过开源GDL命令调用相应Raster_To_Vector的函数，实现栅格数据转为矢量数据，确定出地表形变聚集区矢量边界的提取；
S3-2、得到地表形变聚集区矢量边界提取结果，设定面积阈值t，大于面积阈值的地表形变聚集区图斑保留，从而筛除掉面积过小的矢量斑块，达到剔除干扰的目的；
S3-3、边界平滑处理，利用贝塞尔插值算法，对提取的地表形变聚集区矢量进行边界平滑处理，从而消除矢栅转换带来的边界锯齿。
7.根据权利要求6所述的一种基于卷积神经网络的形变区边界自动提取方法，其特征在于：贝塞尔插值算法的具体实现为：把三阶贝塞尔曲线的P0和P3视为原始数据，找到P1和P2两个控制点，根据如下公式，计算出P0和P3之间平滑曲线上的任意点；
B(t) = P0(1-t)3 + 3 P1 t(1-t)2 + 3 P2 t2(1-t) + P3 t3，t∈[0,1]；
其中：t为插值参数，用于控制曲线的位置；B(t)是曲线在t处的坐标。
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| CN202311294637.1A Pending CN117036715A (zh) | 2023-10-09 | 2023-10-09 | 一种基于卷积神经网络的形变区边界自动提取方法 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117788472A (zh) * | 2024-02-27 | 2024-03-29 | 南京航空航天大学 | 一种基于dbscan算法的飞机蒙皮表面铆钉腐蚀程度判断的方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105551028A (zh) * | 2015-12-09 | 2016-05-04 | 中山大学 | 一种基于遥感影像的地理空间数据动态更新的方法及系统 |
| CN112183322A (zh) * | 2020-09-27 | 2021-01-05 | 成都数之联科技有限公司 | 一种任意形状的文本检测和矫正方法 |
| CN113312993A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-08-27 | 北京大学 | 一种基于PSPNet的遥感数据土地覆盖分类方法 |
| US20210342585A1 (en) * | 2020-05-01 | 2021-11-04 | Caci, Inc. - Federal | Systems and methods for extracting and vectorizing features of satellite imagery |
| CN114743103A (zh) * | 2022-04-14 | 2022-07-12 | 中国人民解放军92859部队 | 基于Deeplabv3+网络模型的海岛礁遥感影像地质分类方法 |
-
2023
- 2023-10-09 CN CN202311294637.1A patent/CN117036715A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105551028A (zh) * | 2015-12-09 | 2016-05-04 | 中山大学 | 一种基于遥感影像的地理空间数据动态更新的方法及系统 |
| US20210342585A1 (en) * | 2020-05-01 | 2021-11-04 | Caci, Inc. - Federal | Systems and methods for extracting and vectorizing features of satellite imagery |
| CN112183322A (zh) * | 2020-09-27 | 2021-01-05 | 成都数之联科技有限公司 | 一种任意形状的文本检测和矫正方法 |
| CN113312993A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-08-27 | 北京大学 | 一种基于PSPNet的遥感数据土地覆盖分类方法 |
| CN114743103A (zh) * | 2022-04-14 | 2022-07-12 | 中国人民解放军92859部队 | 基于Deeplabv3+网络模型的海岛礁遥感影像地质分类方法 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117788472A (zh) * | 2024-02-27 | 2024-03-29 | 南京航空航天大学 | 一种基于dbscan算法的飞机蒙皮表面铆钉腐蚀程度判断的方法 |
| CN117788472B (zh) * | 2024-02-27 | 2024-05-14 | 南京航空航天大学 | 一种基于dbscan算法的飞机蒙皮表面铆钉腐蚀程度判断的方法 |
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