CN117830752A - 一种用于多光谱点云分类的自适应空-谱掩码图卷积方法 - Google Patents
一种用于多光谱点云分类的自适应空-谱掩码图卷积方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开一种用于多光谱点云分类的自适应空‑谱掩码图卷积方法，属于多光谱激光雷达点云技术领域。本发明所述方法为分别计算多光谱点云的空间邻接矩阵和光谱邻接矩阵，计算初始光谱残差矩阵，计算空间光谱邻接矩阵，在网络的每一层中使用空间光谱邻接矩阵对多光谱点云进行卷积，并加入初始空间残差和初始光谱残差，多次迭代后得到分类结果。本发明所述方法使用自适应空间光谱掩码结合空间邻接矩阵和光谱邻接矩阵，使得多光谱激光雷达点云的每个点之间自适应选取空间和光谱相似度的组合来表征两点之间的关系，并引入深度图卷积网络和初始空间‑光谱残差，增强网络的非线性拟合能力，从而实现对复杂遥感场景下多光谱雷达点云数据的精细分类。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于多光谱点云分类的自适应空-谱掩码图卷积方法，属于多光谱激光雷达点云技术领域。
背景技术
在过去二十年中，激光探测与测距（LiDAR）技术的广泛应用极大地推动了遥感领域的发展；作为一种重要的数据收集工具，激光雷达为准确、精细的土地覆盖分类提供了丰富而详尽的数据基础；相比其他遥感方法，激光雷达在土地覆盖分析方面具有明显的优势；它不受光照等环境因素的影响，能够连续获取有关土地覆盖空间分布的数据，因此成为高分辨率和精确土地覆盖分类的关键工具；多光谱激光雷达遥感数据解译不仅是遥感领域的研究热点，也是国家基础地理信息建设的重要内容；通过同时获取目标的三维空间分布信息和光谱信息，多光谱激光雷达为遥感场景中的地物实现了精细的三维空间分类，并为此提供了数据基础和信息保障。
近年来，随着深度学习领域中图理论的发展，利用图方法处理点云数据的应用逐渐兴起。图具有代表对象间复杂关系和相互依赖的自然优势。根据地理学的第一定律，地表覆盖物的特征之间的关系可以成为分类的重要基础，使得图方法在点云分类中具备潜力和优势。多光谱激光雷达的引入丰富了点云数据的信息维度。多光谱点云既保留了传统点云对土地覆盖空间分布的表征能力，又为每个点采集了相应的光谱信息；然而，随着信息维度的增加，如何有效地联合利用多光谱点云中丰富的空间光谱信息成为了一个新的挑战；目前的研究方法要么使用空间距离构建图，要么使用光谱相似性构建图，要么简单地将两者的相似性等比例融合得到一个联合图；然而，这些方法没有充分考虑到多光谱激光雷达点云中点之间的空间关系和光谱关系各自的特性，因此分类性能较差；故如何充分高效地联合利用多光谱激光雷达点云点之间的空-谱关系，实现精细的土地覆盖物分类，是亟待解决的问题。
发明内容
本发明提供了一种用于多光谱点云分类的自适应空-谱掩码图卷积方法，以用于解决传统方法利用地物三维空间分布或光谱信息构建多光谱点云图模型时，由于遥感场景地物分布的复杂性和“同物异谱、同谱异物”现象，无法有效对空间光谱信息进行高效的联合利用，使得构建的固定结构图模型存在错误连接或连接权重不合理的问题。
本发明的技术方案是：一种用用于多光谱点云分类的自适应空-谱掩码图卷积方法，所述方法的具体步骤如下：
（1）根据多光谱激光雷达点云数据，计算点之间的空间邻接矩阵和光谱邻接矩阵。
（2）使用空间邻接矩阵对多光谱点云空间特征做初始图卷积得到初始空间残差，使用光谱邻接矩阵对多光谱点云光谱特征做初始图卷积，得到初始光谱残差矩阵。
（3）设置自适应空间光谱掩码，分别对空间邻接矩阵和光谱邻接矩阵的对应元素做自适应权重的加和，得到空间光谱邻接矩阵。
（4）在网络的每一层中使用空间光谱邻接矩阵对多光谱点云进行卷积，并加入初始空间残差和初始光谱残差，多次迭代优化网络参数，最终得到多光谱激光雷达点云地物分类结果。
优选的，本发明步骤（1）的具体过程为：根据多光谱激光雷达点云数据，计算点之间的空间邻接矩阵，和光谱邻接矩阵，其中/>代表第a个点到第b个点的空间相似度，/>代表第a个点到第b个点的光谱距离。
优选的，本发明步骤（2）的具体过程为：已知多光谱激光雷达点云数据，则其空间特征为/>，光谱特征为/>，使用空间邻接矩阵对多光谱激光雷达点云空间特征做初始图卷积得到初始空间残差矩阵/>。
使用光谱邻接矩阵分别对多光谱激光雷达点云数据/>做初始图卷积，得到初始光谱残差矩阵，其中/>和/>是两个可训练参数，/>是初始空间卷积权重，/>是初始光谱卷积权重。
优选的，本发明步骤（3）的具体过程为：设置自适应空间光谱掩码，其维度与空间邻接矩阵/>、光谱邻接矩阵/>相同，且其中的每个元素的值在区间/>内。
分别对空间邻接矩阵和光谱邻接矩阵的每一个对应元素做自适应权重的加和，得
到空间光谱邻接矩阵，能更好的度量多光
谱激光雷达点云点之间的相似性，其中代表矩阵对位相乘的运算，即空间光谱邻接矩阵
为：；
优选的，本发明步骤（4）的具体过程为：设定网络层数，在网络的每一层中，将上一层输出的中间层特征矩阵/>与初始空间残差矩阵和初始光谱残差矩阵/>拼接，其中，H是中间层特征矩阵，l表示层数，l-1表示上一层；使用空间光谱邻接矩阵进行卷积，并在卷积后的矩阵上加入初始空间残差矩阵/>和初始光谱残差矩阵/>，得到该层的中间层特征矩阵/>，其中/>是非线性激活函数，/>表示第l层的中间层可训练权重矩阵；在网络第一层中，上一层的中间层特征矩阵由初始特征矩阵/>替换/>是初始映射矩阵，将初始特征矩阵映射到网络中间层特征相同的维度，其中即。
本发明的有益效果是：
（1）在每一层的卷积中加入空间-光谱残差可以有效的抑制深度卷积带来的过平滑问题。
（2）使用自适应空间光谱掩码融合空间临街矩阵和光谱邻接矩阵，，可以使融合后的邻接矩阵的每一个元素分别自适应地决定空间相似度和光谱相似度的贡献，从而实现对多光谱激光雷达点云更好的表征。
附图说明
图1是本发明总流程图；
图2是实施例原始数据、标签真值与分类结果的可视化；
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明，但本发明的保护范围并不限于所述内容。
实施例1
如附图所示，一种用于多光谱激光雷达点云分类的自适应空-谱掩码深度图卷积方法，所述方法的具体步骤如下：
步骤S1：根据多光谱激光雷达点云数据，计算点之间的空间邻接矩阵，和光谱邻接矩阵，其中/>代表第a个点到第b个点的空间相似度，/>代表第a个点到第b个点的光谱距离；首先计算空间欧式矩阵/>，和光谱欧式距离矩阵，其中/>代表第a个点到第b个点的空间欧式距离，/>代表第a个点到第b个点的光谱欧式距离；于是空间邻接矩阵/>，光谱邻接矩阵/>，其中是空间距离矩阵/>中的最大元素的值，/>是光谱距离矩阵/>中最大元素的值。
步骤S2：已知多光谱激光雷达点云数据，则其空间特征为/>，光谱特征为/>，使用空间邻接矩阵/>对多光谱激光雷达点云空间特征/>做初始图卷积得到初始空间残差矩阵/>，使用光谱邻接矩阵/>分别对多光谱激光雷达点云数据/>做初始图卷积，得到初始光谱残差矩阵，其中/>和/>是两个可训练参数，/>是初始空间卷积权重，/>是初始光谱卷积权重。
步骤S3：设置自适应空间光谱掩码，其维度与空间邻接矩阵/>和光谱邻接矩阵相同，且其中的每个元素/>的值在区间/>内。分别对空间邻接矩阵和光谱邻接矩阵的每一个对应元素做自适应权重的加和，得到空间光谱邻接矩阵/>其中/>代表求矩阵的哈达玛积的乘法运算，即空间光谱邻接矩阵为：
。
步骤S4：设定网络层数，在实施例中我们将其设置为64。在网络的每一层中，将上一层输出的中间层特征矩阵/>与初始空间残差矩阵/>和初始光谱残差矩阵/>拼接，使用空间光谱邻接矩阵进行卷积，并在卷积后的矩阵上加入初始空间残差矩阵/>和初始光谱残差矩阵/>，得到该层的中间层特征矩阵/>，其中/>是非线性激活函数，在实施例中我们使用Relu作为激活函数；在网络第一层中，上一层的中间层特征矩阵由初始特征矩阵/>替换/>是初始映射矩阵，将初始特征矩阵映射到网络中间层特征相同的维度，其中即。
步骤S5：多次迭代优化网络参数，最终得到多光谱激光雷达点云地物分类结果。
下面在具体实施记载的基础上，通过实验的方式来说明本发明是切实可行的：
实验数据：实验采用的数据由Teledyne Optech 于 2014 年推出的首款机载多光谱激光雷达系统采集；该系统有三个工作通道，通道1的波长为1550纳米的中红外（MIR），前视角为3.5度；通道2的波长为 1064 纳米的近红外（NIR），前视角为0度。最后，通道3在绿色光谱中工作，波长为532纳米，前视角为7度；使用的数据场景是托伯莫里港（Harbor ofTobermory），该场景包含7,181,982个点。
实验内容：使用本发明提出的方法，对托伯莫里港（Harbor of Tobermory）的多光谱激光雷达点云数据进行分类，分类结果使用精确度（Precision），召回率（Recall），F分数（F-score）和交并比（IoU）评价性能，评价指标的具体计算公式如下：
其中TP是正阳性样本数量，FP是假阳性样本数量，FN是假阴性样本数量。
表1是实施例1多光谱激光雷达点云分类结果
对比实施例1
以GCN图卷积神经网络作为对比实施例，具体实施方法如下：
步骤1：计算多光谱激光雷达点云的空间邻接矩阵和光谱邻接矩阵/>，将二者取均值得到邻接矩阵/>。
步骤2：使用邻接矩对多光谱激光雷达点云进行卷积，每一层的卷积公式为，共卷积2次，即网络的层数为2。
步骤3：多次循环迭代训练网络，得到分类结果。
表2对比实施例的多光谱激光雷达点云分类结果
通过对比可以看出在多数类别中，本发明的方法可以取的更高的指标，分类效果更好，尤其在车辆、电力线、树木、水体这些光谱信息复杂的目标中，本发明的方法能够更好的提取到其本质的特征，充分挖掘这些对象在空间中的特性，从而实现更好的分类效果。在每一层的卷积中加入空间-光谱残差可以有效的抑制深度卷积带来的过平滑问题，使用自适应空间光谱掩码融合空间临街矩阵和光谱邻接矩阵，可以使融合后的邻接矩阵的每一个元素分别自适应地决定空间相似度和光谱相似度的贡献，从而实现对多光谱激光雷达点云更好的表征。
上面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作出各种变化。
Claims (5)
1.一种用于多光谱点云分类的自适应空-谱掩码图卷积方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
（1）根据多光谱激光雷达点云数据，计算点之间的空间邻接矩阵和光谱邻接矩阵；
（2）使用空间邻接矩阵对多光谱点云空间特征做初始图卷积得到初始空间残差，使用光谱邻接矩阵对多光谱点云光谱特征做初始图卷积，得到初始光谱残差矩阵；
（3）设置自适应空间光谱掩码，分别对空间邻接矩阵和光谱邻接矩阵的对应元素做自适应权重的加和，得到空间光谱邻接矩阵；
（4）在网络的每一层中使用空间光谱邻接矩阵对多光谱点云进行卷积，并加入初始空间残差和初始光谱残差，多次迭代优化网络参数，最终得到多光谱激光雷达点云地物分类结果。
2.根据权利要求1所述用于多光谱点云分类的自适应空-谱掩码图卷积方法，其特征在于：步骤（1）中所述点之间的空间邻接矩阵为；
点之间的光谱邻接矩阵；
其中代表第a个点到第b个点的空间相似度，/>代表第a个点到第b个点的光谱相似度。
3.根据根据权利要求2所述用于多光谱点云分类的自适应空-谱掩码图卷积方法，其特征在于：步骤（2）的具体步骤为： 已知多光谱激光雷达点云数据，则其空间特征为/>，光谱特征为/>，使用空间邻接矩阵对多光谱激光雷达点云空间特征做初始图卷积得到初始空间残差矩阵/>；
使用光谱邻接矩阵分别对多光谱激光雷达点云数据做初始图卷积，得到初始光谱残差矩阵/>；
其中和/>是两个可训练参数，/>是初始空间卷积权重，/>是初始光谱卷积权重。
4.根据根据权利要求3所述用于多光谱点云分类的自适应空-谱掩码图卷积方法，其特征在于：步骤（3）的具体过程为：设置自适应空间光谱掩码，其维度与空间邻接矩阵和光谱邻接矩阵相同，且其中的每个元素/>的值在区间/>内；分别对空间邻接矩阵和光谱邻接矩阵的每一个对应元素做自适应权重的加和，得到空间光谱邻接矩阵，其中/>代表求矩阵的哈达玛积的乘法运算，即空间光谱邻接矩阵为：
。
5.根据根据权利要求1所述用于多光谱点云分类的自适应空-谱掩码图卷积方法，其特征在于：步骤（4）的具体过程为：设定网络层数，在网络的每一层中，将上一层输出的中间层特征矩阵/>与初始空间残差矩阵/>和初始光谱残差矩阵拼接，其中，H是中间层特征矩阵，l表示层数，l-1表示上一层；使用空间光谱邻接矩阵/>进行卷积，并在卷积后的矩阵上加入初始空间残差矩阵/>和初始光谱残差矩阵/>，得到该层的中间层特征矩阵/>，其中/>是非线性激活函数，/>表示第l层的中间层可训练权重矩阵；
在网络第一层中，上一层的中间层特征矩阵由初始特征矩阵替换，其中，/>是初始映射矩阵；将初始特征矩阵映射到网络中间层特征相同的维度，其中即。
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
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