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基于多尺度扩张卷积神经网络的城中村遥感识别
摘要
城中村遥感识别是城市规划和管理的重要方向之一。本文提出了一种基于多尺度扩张卷积神经网络的城中村遥感识别方法。首先，利用卷积操作对遥感图像进行特征提取。其次，通过多尺度扩张操作，增加网络的感受野，提高了网络的识别精度。最后，应用分类器对提取的特征进行分类识别。实验结果表明，本方法能够有效地识别城中村遥感图像，提高了识别精度。
关键词：城中村；遥感图像；卷积神经网络；多尺度扩张
Abstract
Remotesensingrecognitionofurbanvillagesisoneoftheimportantdirectionsofurbanplanningandmanagement.Inthispaper,aremotesensingrecognitionmethodofurbanvillagesbasedonmulti-scaledilatedconvolutionalneuralnetworkisproposed.Firstly,thefeaturesofremotesensingimagesareextractedbyconvolutionoperation.Secondly,themulti-scaledilatedoperationisusedtoincreasethereceptivefieldofthenetworkandimprovetherecognitionaccuracyofthenetwork.Finally,theclassifierisusedtoclassifyandrecognizetheextractedfeatures.Experimentalresultsshowthatthismethodcaneffectivelyrecognizeremotesensingimagesofurbanvillagesandimprovetherecognitionaccuracy.
Keywords:Urbanvillage;Remotesensingimage;Convolutionalneuralnetwork;Multi-scaledilation
引言
城中村是城市发展过程中形成的一种独特的社会现象。然而，由于其历史原因和建设方式的特殊性质，所以城中村区域的规划和管理具有较高复杂性。随着遥感技术的发展，城中村区域的遥感图像已经成为了城市规划和管理的重要数据来源。因此，实现城中村遥感识别具有重要的现实意义。
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络因其在图像处理中的优异表现而受到广泛关注。事实上，许多研究者已经探索了卷积神经网络在遥感图像的应用。然而，对于城中村遥感图像的识别，当前的研究还存在着以下几个问题：
*遥感图像的特征不同于普通图像，需要更深入的分析和处理。
*城中村区域有着不同的建筑类型、布局和颜色等特征，需要考虑多尺度和多级别的信息。
为了解决以上问题，本文提出了一种基于多尺度扩张卷积神经网络的城中村遥感识别方法。
本文结构如下：第二部分介绍了卷积神经网络的基本概念；第三部分详细介绍了本文提出的多尺度扩张卷积神经网络模型；第四部分介绍实验结果，并与其他方法进行比较；第五部分进行本文总结。
卷积神经网络
卷积神经网络是一种特殊的神经网络，主要应用于图像处理和计算机视觉领域。它在保留图像本身信息的同时，通过多层隐含层的输出对图像进行分类和识别。卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层三部分组成。
卷积层是卷积神经网络的核心，它使用可学习的滤波器对图像进行卷积操作，通过提取局部特征来保留图像信息。池化层用于减小特征图的尺寸并提高其鲁棒性。全连接层则用于连接池化层的输出，并通过一系列的运算对数据进行分类和处理。
多尺度扩张卷积神经网络
为了解决城中村遥感识别中存在的多尺度、多级别信息的问题，本文提出了一种基于多尺度扩张卷积神经网络的模型。
在卷积神经网络中，感受野是指一个卷积神经元对应输入图像像素范围的大小。在传统的卷积神经网络中，一般情况下，每一层的感受野大小是相同的。然而，在城中村遥感图像的识别中，因为城中村区域的特殊性质，不同的尺度和层级的信息需要被分析和利用。因此，我们使用了多尺度扩张卷积来增加网络的感受野，获得更多的细节信息，提高网络的识别精度。
扩张卷积是在卷积核中间插入一定数量的“0”，从而扩大了卷积核的大小和感受野。扩张卷积操作可以通过对不同层数的膨胀率进行控制而实现多尺度信息的提取。通过不同层次的扩张卷积操作，网络能够提取不同尺度的特征，并且能够在多级别的细节信息中找到规律。因此，多尺度扩张卷积神经网络可以更好地对城中村遥感图像进行处理和识别。
分类识别
在多尺度扩张卷积神经网络中，分类器可以对提取的特征进行分类和识别。由于城中