学术分享 | 基于人工智能的遥感影像地理国情变化检测方法

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/ 关于地理国情普查 /


地理国情普查是一项重大的国情国力调查,是全面获取地理国情信息、掌握地表自然、生态以及人类活动基本情况的重要手段和基础性工作。随着第一次地理国情普查的完成,地理国情监测与更新已进入常态化。

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图1 地理国情普查分类思路

地理国情监测,是综合利用现代测绘地理信息技术,对自然、人文等地理要素进行动态和定量化监测,并统计分析其变化量、变化趋势与分布特征等,形成反映各类资源、环境、经济要素的空间分布及其发展变化规律的监测数据与研究报告等,从地理空间的角度综合展示国情国力。

地理国情普查项目工作量大、工期紧、任务重。目前,在地理国情普查与监测生产实践过程中,仍然依靠人工目视判读进行卫星、航空影像解译,利用全人工手段进行数据更新,上下工序衔接多,耗时耗力效率低下

鉴于此,武汉大学CVEO小组开发了样本数据库构建技术基于深度学习的语义分割方法图斑分类与变化检测算法,并集成形成遥感影像变化检测系统。

本系统预测效率、预测准确度以及解译成本,都远优于人工解译方法,能够极大程度地提升地理国情监测业务的自动化与智能化水平。

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/系统组成 /


该变化检测框架的原理是:

# 样本构建与管理子系统


在收集测绘遥感等各业务资料的基础上,利用全自动、交互式与全手工的样本构建方法,进行用于深度网络模型训练的样本库构建,并根据不同类别体系与不同数据区域实现样本管理

# 遥感影像智能解译子系统


在模型已训练权重与目标类别体系的基础上,面向大规模多源多时相遥感影像,利用滑窗策略、色调变换策略实现影像快速自动全覆盖分类,同时可对分类结果进行导出与可视化展示

# 高性能云计算模型压缩训练与管理子系统


构建适用于遥感影像各解译任务的卷积网络模型,在模型结构、损失函数与预测策略等方面进行优化,并实现网络模型的模型压缩训练,同时可对模型及其权重进行管理

# 遥感影像与监测图斑变化检测子系统


利用前后两时相影像分类结果与图斑矢量数据,提取多时相下每个图斑的分类结果;可实现面向地理国情监测图斑的变化检测与成果汇总,并导出成业务专用的矢量数据

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图2 系统主界面

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/试验成果展示 /
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(1)试验区域2017年与2018年的两时相影像与图斑矢量数据

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图3 试验区域2017年影像

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图4 试验区域2018年影像

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图5 试验区域图斑矢量数据

(2)以文本或属性字段的形式输出检测结果

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图6 以文本形式输出两图斑对象的变化判定指数与检测结果

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图7 在矢量图层中新建“ChangeOrNot”与“CDI”属性字段并添加检测结果

(3)试验数据中部分图斑的检测结果

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图8 图斑1变化概率: 0.6738

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图9 图斑2变化概率: 0.8914

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图10 图斑3变化费率: 0.4023

(4)试验区域整体变化检测结果

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图11 整体结果



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