广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2022, Vol. 40 ›› Issue (3): 88-94.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2021071503

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基于密集连接的高分辨率遥感图像分类

陈知明, 张江, 邱汉清, 戴颖成, 吴宇鑫, 李建军*   

  1. 中南林业科技大学 计算机与信息工程学院, 湖南 长沙 410004
  • 收稿日期:2021-07-15 修回日期:2021-10-29 出版日期:2022-05-25 发布日期:2022-05-27
  • 通讯作者: 李建军(1970—), 男, 湖南沅江人, 中南林业科技大学教授, 博士。E-mail: lijianjun_21@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(31570627); 国家林业局948项目(2015-4-17); 湖南省自然科学基金面上项目(202049382); 湖南省高等学校科学研究重点项目(20A506); 智慧物流技术湖南省重点实验室项目(2019TP1015)

High Resolution Remote Sensing Image Classification Based on Dense Connection

CHEN Zhiming, ZHANG Jiang, QIU Hanqing, DAI Yingcheng, WU Yuxin, LI Jianjun*   

  1. School of Computer and Information Engineering, Central South University of Forestry and Technology, Changsha Hunan 410004, China
  • Received:2021-07-15 Revised:2021-10-29 Online:2022-05-25 Published:2022-05-27

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308

摘要： 高分辨率遥感图像分类是当前一个研究热点,基于深度卷积网络和全连接条件随机场的高分辨率遥感图像分类模型(Deeplab),因其高效精准的分类性能被广泛应用于该研究领域,但Deeplab模型存在空洞卷积核对高分辨率遥感图像的信息利用率不足、限制分类精度进一步提高的问题。本文提出一种基于密集连接的轻量级高分辨率遥感图像分类模型Dspp,采用密集卷积网络连接结构,将Deeplab的空洞卷积金字塔结构替换成密集连接结构,以提高信息利用率且增强模型的泛化能力,并与当前经典的FCN、FCN8S、Deeplab分类网络模型进行实验对比。结果表明,Dspp模型相较于FCN模型、FCN-8S模型和Deeplab模型的整体精度分别提高16.8、11.7和7.7个百分点,验证了本模型的有效性。

关键词: 高分辨率遥感图像, 分类模型, 空洞卷积, 密集连接结构, 全连接条件随机场

Abstract: High-resolution remote sensing image classification is a current research hotspot. The high-resolution remote sensing image classification model (Deeplab) based on deep convolutional networks and fully connected conditional random fields is widely used in this field because of its efficient and accurate classification performance. The Deeplab model has the problem of insufficient information utilization of high-resolution remote sensing images by hole convolution, which limits the further improvement of classification accuracy. In view of this, this paper proposes a new high-resolution remote sensing image classification model (Dspp). The Dspp model adopts a dense convolution network connection structure, and replaces Deeplab′s hollow convolution pyramid structure with a dense connection structure to improve information utilization and enhance the generalization ability of the model. Compared with the FCN model, the FCN-8S model and the Deeplab model, the overall accuracy of the Dspp model has improved by 16.8%, 11.7%, and 7.7%, which verifies the effectiveness of the model.

Key words: high resolution remote sensing image, classification model, hole convolution;dense connection structure, full connection conditional random field

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