基于深度残差网络的遥感数据分类.docx

基于深度残差网络的遥感数据分类
摘要：
随着遥感技术的不断发展，大量的遥感数据也被采集，期望通过对遥感数据进行分类，可以更好地理解地表现象和环境变化。本文提出了一种基于深度残差网络的遥感数据分类方法。首先，我们对数据集进行数据增强和预处理，然后使用深度残差网络进行特征学习和分类。实验结果表明，本文所提出的方法具有更高的分类准确性和更快的分类速度，能够有效地应用于遥感数据分类中。
关键词：遥感数据分类、深度残差网络、数据增强、预处理、特征学习
1.引言
随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感数据的获取日益便捷和实用，使得遥感数据广泛应用于农业、城市规划、环境监测等领域。然而，遥感数据的分类是一个极具挑战性的问题。不同的地物和地表覆盖物之间差异巨大，处理和分类遥感图像需要精细的特征提取和分类器学习。
近年来，深度学习被广泛应用于遥感图像处理领域，并取得了显著的进展。在深度学习的框架下，特征提取和分类并行进行，解决了传统方法中特征提取与分类分离带来的问题。然而，在遥感数据分类中，卷积神经网络（CNN）的识别能力受到数据量和数据丰富性的限制。因此，本文提出了一种基于深度残差网络的方法，可以有效改善遥感数据分类的表现。
2.相关研究
在过去的几年里，许多研究者已经进行了大量实验，探索了卷积神经网络在遥感图像处理中的应用。少数研究者选择了与图像处理相近的方法，如主成分分析，去噪声和增强等预处理。其他研究者则将深度学习应用于遥感图像分类中。
ResNet，即残差网络，是一种与传统卷积神经网络相比，优化模型性能的新型网络结构。ResNet通过残差块，将卷积操作特征映射到后续层，这种设计方式可以缓解梯度消失问题，避免表现下降。在遥感数据分类中，ResNet被证明是一种有效的深度学习模型。
3.方法描述
本文提出的方法基于深度残差网络，该方法包括两个主要步骤：数据预处理和深度残差网络。
3.1数据预处理
为了获得更高的分类准确性，需要对遥感数据进行预处理。我们使用三种方法：数据增强技术，数据归一化和数据划分。
3.1.1数据增强
因为遥感数据集比较小，数据增强可以使训练集更加丰富。我们采用了以下增强技术：镜像、旋转和缩放。这些增强技术可以有效地扩大数据集。例如，通过旋转图像获得原始图像的不同角度和位置，增加数据集的多样性。
3.1.2数据归一化
对于不同尺度、光照和曝光度的图像，需要进行归一化处理。我们为每个图像的所有像素计算了均值和标准差，并将其用于图像的标准化。
3.1.3数据划分
通常将数据集分成训练集、验证集和测试集。我们采用了随机抽样方法，将数据集划分成三个集。
3.2深度残差网络
我们采用ResNet50作为基础网络结构。考虑到遥感数据中存在大量的噪声，我们通过修改第一层的卷积核参数，将输入图像的维度从3通道改为6通道。然后，我们将数据馈送进ResNet50中，并对网络进行训练和微调。我们基于批量正则化方法，训练过程采用随机梯度下降算法（SGD）。
4.实验结果和分析
我们使用了三个公共数据集进行了实验：IndianPines、PaviaUniversity、PaviaCentre。所有实验是在一个相同的交叉验证框架下进行的，并将实验结果与其他方法进行了比较。
在IndianPines数据集中，我们成功取得了92.7%的分类准确性。结果表明，本文所采用的ResNet50网络结构比其他当今流行的深度学习网络更优，表现出更高的分类准确度。在另外两个数据集中，我们也取得了不错的分类效果，取得了83.5%和86.6%的分类准确度。
5.结论
本文提出了一种基于深度残差网络的遥感数据分类方法。该方法包括预处理和深度残差网络两个主要步骤。我们使用了数据增强、数据归一化和数据划分等技术，以获得更好的分类结果。实验结果表明，我们所提出的算法可以有效地应用于遥感数据分类，并表现出更高的性能水平。