遥感智能解译

研究概述

遥感监测技术因其无接触远距离探测的优势，已成为获取地理国情信息的关键技术。在中国，遥感技术广泛应用于空气质量监测与评估、森林资源实时动态监测、土地调查与动态监测、水利信息化、农作物生长监测、城市规划及资源勘探等领域，其与深度学习技术结合，极大地减少了人工调查、统计和判读的时间。多波段、多时相和高光谱的遥感数据提高了地物识别和分类的精度。然而，地表要素的时空分异性及复杂性对样本分布及分类精度产生显著影响。因此，如何识别和提取地学数据的复杂性，通过复杂性特征建模优化样本以减少抽样偏差，对提高遥感信息提取的效率和精度具有重要意义。

研究目标

本研究旨在解决复杂场景下遥感智能解译面临的两大关键挑战：

  • 样本选取过程中的偏差降低了样本对整体特征的代表性，进而影响了解译模型的训练效果和泛化能力
  • 现有样本数量稀少且分布不均，难以充分满足复杂场景下的解译需求

研究方法

为解决上述问题，本研究提出了两项应对策略：

  • 基于地表复杂度的优化抽样方法，以提升样本的代表性，减少偏差
  • 通过多尺度形态转换扩充样本数量，增加样本的多样性，从而进一步提升智能解译的效果与适用性

研究意义

提高解译精度

通过优化样本抽样设计，显著提高复杂场景下遥感智能解译的准确性

提升解译效率

减少样本数量需求，同时保持或提高解译精度，大幅提升解译效率

扩展应用范围

通过样本形态转换，扩大模型适用范围，应对更多复杂场景挑战

研究背景与挑战

遥感影像识别精度的影响因素

传感器因素

遥感影像的识别精度很大程度上取决于传感器本身的观测精度，包括分辨率、波段数量和波段范围等。

目标对象因素

目标对象的空间分布复杂度及光谱特征对识别精度有显著影响，如异物同谱或同物异谱现象。

解译方法因素

解译方法的选择和应用对识别精度有直接影响，特别是在复杂场景下，方法的适应性尤为重要。

地表复杂性的来源

地表复杂性来源于地球系统的整体复杂性，体现了地球不同圈层之间及其内部的多重交互作用和非线性反馈机制。地球表层作为与人类关系最密切的地球部分，表现出更细致的复杂性。

尺度依赖性

不同尺度下地表要素的时空格局和演化序列不同，导致在不同观测尺度下呈现不同的复杂性特征。

非线性驱动作用

地表要素之间相互联系、相互制约，并存在复杂的非线性相互作用，使得系统行为难以预测。

演化趋势的不确定性

在陆地表层系统中微小的变化可能改变整体演化趋势，增加了系统行为的不确定性。

遥感样本面临的挑战

样本标记工具的局限性

  • 常用工具（如LabelMe和LabelImg等）难以直接支持大尺寸遥感影像
  • 不适用于变化检测、像素分割及多光谱、多视角等样本的标注
  • 人工标注质量高但效率低，众包标注效率高但质量参差不齐

现有遥感样本数据的问题

  • 样本选择基于均匀分布和/或分层抽样，样本主要集中在局部区域构建
  • 样本类型和数量在空间分布上不合理，影响深度学习模型的分类准确性
  • 样本数据来源单一，尺度有限，质量不均且数量稀少
  • 缺乏统一标准，样本的代表性缺乏准确的评估

基于地表复杂性的优化抽样与样本扩充方法

训练样本的抽样设计是影响遥感智能解译精度的 重要因素。高质量的训练样本应具备良好的总体代表性，以减少模型训练过程中的抽样偏差，并为智能解译模型提供更加全面丰富的特征信息，从而实现更高的精度。本节提出了一种基于地表复杂性的优化抽样方法。该方法通过地表复杂性指标量化遥感标记样本，并根据量化结果对样本整体复杂程度进行评估，从而筛选出具有良好代表性的训练样本。同时，为了应对样本稀疏和数量有限的问题，本研究引入了形态转换技术。通过对样本进行多尺度形态转换，能够有效扩充样本集，增强样本的多样性和代表性，从而为模型训练提供更多的信息支持，提升解译的稳定性和精度。

地表复杂度统计因子定义

在复杂地表场景中，遥感标记样本通常涉及多种土地覆盖类型的混合现象，而样本类别的统计长尾效应反映了标记样本类别不平衡性（即在自然资源分类分布中，尾部数据点的出现频率远低于主体部分，代表了稀疏分布的土地类型）。传统的简单随机抽样和分层抽样方法所选择的影像样本可能无法充分代表目标对象的影像特征，导致模型训练出现偏差，从而影响学习模型的泛化能力。

为了更好地在复杂场景下选择具有代表性的样本，本研究借鉴了衡量不确定性的信息熵的概念，并结合遥感地物的复杂性特征，研发了基于熵的地表复杂度因子（Entropy-based Complexity Indicator, ECI）和基于 Moran's I 指数的地表复杂局部因子（Moran's I-based Local Indicator, MLI），并设计了基于 ECI和 MLI的优化抽样方法。ECI和 MLI能够量化影像样本的复杂特征，有效反映样本中的特征信息，并根据这些指标指导样本选择。

信息熵的应用

信息熵源于信息理论，用于衡量系统的无序程度或不确定性，常用于量化信息的复杂性和多样性。对于地表场景，信息熵可以衡量地表特征的多样性和不确定性。

  • 高熵值表明地表场景中的特征（如土地覆盖类型、植被种类等）较为多样且分布无规律
  • 信息熵的普适性强，适用于各种类型的地表数据
  • 能够量化不同地表特征的复杂性
  • 适用于多种地表特征类型（如植被、土地利用等）

Moran's I 指数的应用

Moran's I 指数用于反映特征的空间分布模式，评估特征是集聚（高自相关）还是随机分布（低自相关）。

  • Moran's I 指数高，表明地表特征在空间上有显著的集聚效应
  • Moran's I 指数低，则表明特征较为分散或随机分布
  • 在描述地表特征的空间相关性上具有优势
  • 能够对特征的集聚或分散空间分布进行定量评估
  • 有助于识别地表特征的空间模式

基于熵的地表复杂度因子（ECI）

ECI 通过信息熵量化影像样本中的复杂信息，但在应用于二分类任务时存在一定局限性。具体来说，当不同影像样本中目标像素占比相同时，它们的信息熵会相等，无法区分影像样本之间的差异。为解决这一问题，本研究在信息熵的基础上提出了基于熵的地表复杂度因子，通过熵来衡量地物分类的不确定性，作为一种复杂度的关键度量指标。

ECI = { 0                                                           pt = 0
-ln(pt) / log 2                                  0 < pt ≤ 0.5
1 + Et∈B[ln(pt) / log 2]                     pt > 0.5 }

式中：B 表示二分类中的背景类别集合；pt 表示目标像素占比；Et∈B 表示对背景类别集合中的所有像素计算熵值的期望。

优化抽样方法

传统抽样方法的局限性

简单随机抽样

无法考虑地表复杂性，易导致样本不具代表性

系统抽样

固定间隔选择样本，难以适应复杂场景的空间异质性

分层抽样

虽考虑分层因素，但缺乏对层内复杂性的评估

聚类抽样

聚类效果受初始条件影响，难以保证样本代表性

基于复杂度的优化抽样

本研究提出的基于地表复杂度的优化抽样方法主要包括以下步骤：

  1. 使用ECI和MLI对研究区域进行复杂度评估
  2. 基于复杂度评估结果进行地学分区
  3. 在各分区内，根据复杂度加权进行样本抽取
  4. 对抽取的样本进行代表性评估
  5. 根据评估结果调整抽样策略，直至获得具有良好代表性的样本集

优势：

  • 充分考虑地表复杂性，提高样本代表性
  • 减少抽样偏差，提升模型训练效果
  • 适应不同复杂场景的特征差异

多尺度形态转换扩充样本

为了解决样本数量有限的问题，本研究提出了多尺度形态转换方法来扩充样本。该方法通过对原始样本进行一系列形态学变换，生成具有相似特征但不完全相同的新样本，从而增加样本的多样性和数量，提高模型的泛化能力。

形态转换技术

  • 多尺度变换： 在不同尺度下对样本进行形态学操作，捕捉不同尺度的特征信息
  • 几何变换： 包括旋转、平移、缩放、翻转等，增加样本的空间多样性
  • 光谱变换： 调整亮度、对比度、色调等参数，模拟不同光照和大气条件下的影像特征
  • 噪声添加： 添加不同类型的噪声，提高模型对噪声的鲁棒性
  • 混合变换： 结合多种变换方法，生成更加多样化的样本

形态转换的优势

  • 有效扩充样本数量，解决样本稀疏问题
  • 增加样本的多样性，提高模型的泛化能力
  • 无需额外的标注成本，降低样本获取难度
  • 可以针对特定场景生成特定类型的样本，提高模型在复杂场景下的表现
  • 通过多尺度变换，使模型能够适应不同尺度的目标识别

样本质量评估

为确保扩充样本的质量，本研究设计了一套样本质量评估方法，包括：

  • 特征一致性评估： 确保扩充样本与原始样本在关键特征上保持一致
  • 多样性评估： 评估扩充样本集的多样性，避免样本冗余
  • 代表性评估： 评估扩充样本对目标场景的代表程度
  • 模型验证： 通过小规模模型训练验证扩充样本的有效性

实验结果与分析

本研究通过一系列实验验证了基于地表复杂度的样本优选方法的有效性。实验结果表明，该方法能够显著提高遥感智能解译的精度，特别是在复杂场景下。

实验设计

实验数据

  • 高分辨率光学遥感影像
  • 多光谱遥感影像
  • 地形数据
  • 地表覆盖类型参考数据

实验区域

选择了具有不同复杂度的多个实验区域，包括：

  • 地形崎岖的山区
  • 地物类型多样的城郊结合部
  • 地表破碎化严重的农业区
  • 相对均质的平原区域（作为对照）

实验方法

对比了以下几种抽样方法的性能：

  • 简单随机抽样
  • 传统分层抽样
  • 基于复杂度的优化抽样
  • 基于复杂度的优化抽样 + 多尺度形态转换

评价指标

  • 总体精度 (Overall Accuracy, OA)
  • Kappa系数
  • F1分数
  • 精确率 (Precision)
  • 召回率 (Recall)

实验结果

不同抽样方法的精度比较

抽样方法 总体精度 (%) Kappa系数 F1分数
简单随机抽样 78.3 0.72 0.76
传统分层抽样 82.1 0.78 0.80
基于复杂度的优化抽样 87.5 0.84 0.86
优化抽样 + 形态转换 89.8 0.87 0.88

结果分析与讨论

优化抽样方法的优势

实验结果表明，基于地表复杂度的优化抽样方法相比传统方法具有显著优势：

  • 总体精度提升了5.4%~11.5%，特别是在复杂场景中效果更为明显
  • 在相同精度要求下，样本数量可减少20%~30%，大幅降低样本获取成本
  • 对稀有类别的识别能力显著提升，F1分数平均提高0.08~0.12
  • 结合多尺度形态转换，进一步提高了模型性能，特别是在样本数量有限的情况下

方法的适用性分析

基于复杂度的优化抽样方法在不同场景下的适用性：

  • 高复杂度场景： 效果最为显著，精度提升可达10%以上
  • 中等复杂度场景： 有明显改善，精度提升约5%~8%
  • 低复杂度场景： 改善相对较小，精度提升约2%~4%
  • 多类别分类任务： 对于类别较多的分类任务，优化效果更为明显
  • 类别不平衡任务： 能够有效缓解类别不平衡问题，提高稀有类别的识别精度

局限性与改进方向

尽管本方法取得了良好效果，但仍存在一些局限性：

  • 复杂度评估指标的计算较为复杂，增加了前期处理时间
  • 对于特定类型的地表特征，可能需要调整复杂度指标的权重
  • 形态转换方法可能引入一些不自然的样本，需要进行质量控制
  • 在极端复杂的场景中，仍需结合专家知识进行样本选择

未来的改进方向包括：

  • 开发更高效的复杂度评估算法，减少计算开销
  • 结合深度学习方法自动调整复 杂度指标的权重
  • 探索更多形态转换方法，提升样本多样性和代表性
  • 结合领域专家知识，优化样本选择策略

结论与展望

本研究提出的基于地表复杂度的优化抽样方法，为复杂场景下的遥感智能解译提供了一种有效的解决方案。实验结果证明，该方法能够显著提高遥感数据解译的精度和效率，尤其是在面对复杂地理环境时。通过优化样本选择和扩充样本多样性，研究为遥感智能解译技术的进一步发展奠定了坚实的基础。

未来研究方向

未来的研究可以进一步探索以下方向：

  • 结合最新的深度学习技术，提升样本抽样和解译的智能化水平
  • 开发适用于多种遥感数据类型的样本优化方法，拓宽研究适用范围
  • 加强与地学领域的交叉合作，提升样本选择的科学性和实用性
  • 探索在动态变化场景下的样本优化策略，以应对快速变化的环境