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    遙感解譯在影像質(zhì)量檢查中的應(yīng)用

    2024-12-04 00:00:00邱姝月何奕萱陳柏行秦暢郭紅操
    關(guān)鍵詞:質(zhì)量檢查

    摘 要:亞米級(jí)衛(wèi)星影像為“實(shí)景三維成都”建設(shè)項(xiàng)目中地形級(jí)實(shí)景三維的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),多個(gè)部門共享、共用,因此對(duì)其質(zhì)量嚴(yán)格把控十分重要。采用人工目視方式對(duì)單景影像(約576 km2)進(jìn)行外觀符合性檢查,時(shí)間約為1 h。以2023年11月成都市域亞米級(jí)衛(wèi)星影像為例,將SegFormer網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)嵌在遙感AI解譯監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中,對(duì)成都市域衛(wèi)星影像中的不良區(qū)域進(jìn)行快速識(shí)別,其平均分類精度達(dá)到81.0%,單景影像提取時(shí)間約為15 min,該系統(tǒng)為成都市域衛(wèi)星影像質(zhì)量檢查工作的高效實(shí)施提供有力支撐。

    關(guān)鍵詞:衛(wèi)星影像;質(zhì)量檢查;影像外觀符合性;遙感解譯;SegFormer

    中圖分類號(hào):P 23" " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    隨著遙感和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遙感影像特征的自動(dòng)化提取中廣泛應(yīng)用。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過(guò)分關(guān)注局部特征,忽略整體信息,因此Dosovitskiy提出多層Transformer結(jié)構(gòu)的Vit模型,在影像識(shí)別中結(jié)合了整體信息。SegFormer網(wǎng)絡(luò)模型將Transformer編碼器與輕量級(jí)解碼器相結(jié)合,避免由于位置編碼改變導(dǎo)致模型性能下降。牛玉珩[1]、楊靖怡[2]在農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域進(jìn)行研究。本文將SegFormer網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)嵌于遙感AI解譯監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中,提取目標(biāo)圖斑。將該系統(tǒng)應(yīng)用于成都市域衛(wèi)星影像中,對(duì)不良區(qū)域進(jìn)行識(shí)別,當(dāng)檢測(cè)影像外觀時(shí)范圍大、效率高,符合檢驗(yàn)要求,縮短影像質(zhì)量檢驗(yàn)周期,減輕影像檢查工作強(qiáng)度。

    1 研究區(qū)介紹

    成都市地處四川盆地西部的岷江中游地段、青藏高原東緣,位于東經(jīng)102°54'~104°53',北緯30°05'~31°26',境內(nèi)地勢(shì)平坦,河網(wǎng)縱橫,東界龍泉山脈,西靠邛崍山。成都市屬于平原亞熱帶季風(fēng)性濕潤(rùn)氣候,雨熱同期,四季分明。大部分地區(qū)常年云霧天氣多,日照時(shí)間少,空氣濕度大。

    2 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

    本次試驗(yàn)數(shù)據(jù)為2023年10月成都市BJ3和BJ2影像,其空間分辨率為0.5 m~0.8 m,共6景。對(duì)其進(jìn)行遙感影像預(yù)處理,為使模型適用于不同類型不良區(qū)域(云霧、陰影、高亮和色彩溢出),選取相對(duì)集中區(qū)域作為樣本。云霧、陰影區(qū)域普遍面積較大,高亮、色彩溢出區(qū)域普遍面積較小,如果將其構(gòu)建為1個(gè)樣本庫(kù),那么由于樣本庫(kù)數(shù)量失衡,高亮、色彩溢出影像精度會(huì)降低,因此分別構(gòu)建2個(gè)樣本庫(kù)。樣本庫(kù)一為高亮、色彩溢出的單要素樣本,樣本庫(kù)二為云霧、陰影的雙要素樣本,如圖1所示。樣本庫(kù)一共選取110個(gè)區(qū)域遙感影像,并將其劃分為413個(gè)512 ppi×512 ppi的樣本。高亮、色彩溢出區(qū)域面積較小,為避免模型過(guò)擬合,對(duì)其進(jìn)行隨機(jī)縮放、翻轉(zhuǎn)等數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作,將其樣本數(shù)擴(kuò)充至826個(gè)。樣本庫(kù)二共選取17個(gè)區(qū)域遙感影像,將其劃分為793個(gè)512 ppi×512 ppi的樣本。

    3 研究方法

    3.1 研究流程

    遙感AI解譯監(jiān)測(cè)系統(tǒng)集樣本庫(kù)構(gòu)建、模型訓(xùn)練、精度評(píng)估和影像自動(dòng)解譯等功能于一體。對(duì)衛(wèi)星影像(分辨率為0.5 m~

    0.8 m)中的感興趣(不良)區(qū)域進(jìn)行人工標(biāo)注,得到與影像數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的標(biāo)注矢量數(shù)據(jù),并將其裁剪為512 ppi×512 ppi,完成樣本庫(kù)構(gòu)建。將樣本庫(kù)一和樣本庫(kù)二分別按照7∶2∶1的比例劃分為訓(xùn)練集、測(cè)試集和驗(yàn)證集。將訓(xùn)練集輸入基于語(yǔ)義分割的SegFormer網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,根據(jù)樣本數(shù)據(jù)集情況調(diào)整學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練批次、樣本數(shù)和優(yōu)化方法等超參數(shù),將網(wǎng)絡(luò)模型提取的不良區(qū)域與驗(yàn)證集進(jìn)行比較。根據(jù)模型在訓(xùn)練過(guò)程中反饋的Loss損失、訓(xùn)練精度等信息重新調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、參數(shù),再次進(jìn)行訓(xùn)練,最終獲得精度最佳的模型。調(diào)動(dòng)訓(xùn)練階段得到的深度學(xué)習(xí)算法模型,對(duì)檢測(cè)的遙感影像進(jìn)行不良區(qū)域提取。

    3.2 基于語(yǔ)義分割的SegFormer網(wǎng)絡(luò)模型

    SegFormer網(wǎng)絡(luò)模型由2個(gè)模塊組成。1)分層Transformers編碼器,可產(chǎn)生高分辨率粗特征和低分辨率細(xì)特征。2)輕量級(jí)的A11-MLP解碼器,可融合多層次特征并預(yù)測(cè)語(yǔ)義分割掩碼,使模型魯棒性、準(zhǔn)確性更高。SegFormer網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    3.2.1 分級(jí)Transformer編碼器

    SegFormer采用Mix Transformer(MiT)編碼器,該編碼器由4個(gè)Transformer塊組成,每個(gè)Transformer塊包括高效自注意力機(jī)制(Efficient Self-Attention)、圖像重疊塊融合(Overlapped Patch Merging)和混合前饋網(wǎng)絡(luò)(Mix-FFN)結(jié)構(gòu)3個(gè)部分。

    3.2.1.1 分層特征表示

    基于原始分辨率為H×W×3的圖像進(jìn)行塊處理(Transformer block),得到1個(gè)多層次化的特征圖Fi,其分辨率為××Ci,C為通道數(shù),i∈{1,2,3,4}。

    3.2.1.2 圖像重疊塊融合(Overlapped Patch Merging)

    基于1個(gè)圖像塊(image patch),將2×2×Ci的圖像塊轉(zhuǎn)為1×1×Ci+1的向量,獲得層次圖。再將層次特征F1(××C1)收縮為F2(××C2)。如果采用非重疊的圖像塊或特征塊,就無(wú)法保證塊周圍的局部連續(xù)性,因此須進(jìn)行圖形重疊塊融合。定義K(塊大?。(2個(gè)相鄰塊之間的步幅)和P(填充大?。?。在本試驗(yàn)中,設(shè)置K=7,S=4,P=3以及K=3,S=2,P=1,將重疊的塊合并,產(chǎn)生與非重疊過(guò)程大小相同的特征。

    3.2.1.3 高效自注意力(Efficient Self-Attention)

    在高效自注意力機(jī)制中,編碼器主要的計(jì)算瓶頸是自注意力層,其復(fù)雜度為O(N2)。注意力層根據(jù)Q(查詢)、K(鍵)和V(值)3個(gè)參數(shù)進(jìn)行計(jì)算,Q、K和V都包括同樣的維度N×C,序列長(zhǎng)度為N=H×W,Softmax為歸一化指數(shù)函數(shù),KT為K的轉(zhuǎn)置,dhead為Q、K矩陣的列數(shù),自注意力為attention(),計(jì)算過(guò)程如公式(1)所示。

    (1)

    式中:為更適應(yīng)分辨率較大的圖像,Reshape(,C·R)(K)將K變形為×(C·R),Linear(C·R,C)()將輸入通道數(shù)為C·R變?yōu)檩敵鐾ǖ罃?shù)為C的線性層,×C為K的輸出維度。自注意力的復(fù)雜度從O(N2)降為O(),R為[64,16,4,1],如公式(2)、公式(3)所示。

    =Reshape(,C·R)(K)" " " (2)

    K =Linear(C·R,C)()" " " " " (3)

    3.2.1.4 混合前饋網(wǎng)絡(luò)(Mix-FFN)

    將利用高效自注意力機(jī)制獲得的結(jié)果輸入Mix-FFN模塊中,Mix-FFN在前饋網(wǎng)絡(luò)(FFN)中直接使用3×3卷積來(lái)傳遞位置信息,避免在訓(xùn)練過(guò)程中以零填充導(dǎo)致缺失位置泄露,運(yùn)用深度卷積減少參數(shù),提升計(jì)算效率,xin為高效自注意模塊的輸出特征,Conv為卷積,GELU為激活函數(shù),如公式(4)所示。

    Xout=MLP(GELU(Conv3×3(MLP(xin))))+xin " " " " " " (4)

    將Mix-FFN模塊輸出特征xout進(jìn)行重疊塊合并,保證像素塊周圍的連續(xù)性。

    3.2.2 輕量級(jí)解碼器

    SegFormer只有一個(gè)多層感知器(MLP)組成的輕量級(jí)解碼器,與傳統(tǒng)的CNN編碼器相比,模型的分層Transformer編碼器有效感受野更大。

    輕量級(jí)解碼器利用MLP層統(tǒng)一不同層特征Fi的通道維度,再將特征上采樣至1/4分辨率,完成拼接,MLP層融合堆疊,得到特征,利用另一個(gè)MLP解碼器的融合特征預(yù)測(cè)具有H/4×W/4×Ncls 分辨率的分割掩膜M,Ncls為分類個(gè)數(shù),Linear(Ci,C) 為以Ci和C作為輸入和輸出向量維數(shù)的線性層。計(jì)算過(guò)程如公式(5)~公式(8)所示。

    =Linear(Ci,C)(Fi),i" " "(5)

    (6)

    F=Linera(4C,C)(Contact()) i" (7)

    M=Linear(C,Ncls)(F)" nbsp; " " " " " " " " " " " "(8)

    4 結(jié)果與分析

    本試驗(yàn)基于遙感AI解譯監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)2023年10月成都市影像的云霧、陰影、高亮和色彩溢出等不良區(qū)域進(jìn)行提取,單景遙感影像(面積約為567 km2)解譯僅需15 min,效率遠(yuǎn)高于人工目視判讀。經(jīng)多次超參數(shù)調(diào)整測(cè)試,每間隔50次迭代進(jìn)行一次評(píng)估,最終確定迭代次數(shù)為6 800,批大小為4,當(dāng)學(xué)習(xí)率為0.001時(shí)得到準(zhǔn)確率最高的模型。測(cè)試數(shù)據(jù)整體精度較高,各類型不良區(qū)域分類精度見表1,模型的平均準(zhǔn)確率為81.00%,平均召回率為81.05%。

    高亮、色彩溢出精度相對(duì)較低,為76.44%,整體漏檢情況較少,存在少量誤檢情況,局部區(qū)域高亮、色彩溢出解譯情況如圖3所示。在采樣過(guò)程中須將高亮及其周圍色彩溢出區(qū)域全部采集為樣本,該類不良區(qū)域特征邊界并不清晰,因此模型將色彩飽和度較高區(qū)域識(shí)別為不良區(qū)域,導(dǎo)致其精度受限。云霧、陰影的精度分別為85.01%和81.55%,漏檢、錯(cuò)檢情況較少,局部區(qū)域云霧、陰影解譯情況如圖4所示。陰影區(qū)域和水體區(qū)域色調(diào)較暗,較難區(qū)分其邊界,但是圖4(d)模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別陰影區(qū)域。不良區(qū)域具有范圍大、邊界不規(guī)則等特點(diǎn),存在小面積碎斑,經(jīng)批處理后能夠滿足助影像外觀符合性檢查的要求,與目視檢查相比效率更高。

    5 結(jié)語(yǔ)

    以前通常采用抽查方式檢查衛(wèi)星影像質(zhì)量,采用目視方法檢查影像外觀符合性,因此不僅難以掌握樣本外影像外觀符合性的質(zhì)量情況,還會(huì)耗費(fèi)大量人力資源。為解決衛(wèi)星影像質(zhì)量檢查難題,本文基于遙感AI解譯監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)成都市典型特征不良區(qū)域(云霧、陰影、高亮和色彩溢出)進(jìn)行識(shí)別,不良區(qū)域圖斑提取的總體精度為81.0%,解譯時(shí)間為15 min。試驗(yàn)結(jié)果表明基于SegFormer模型的遙感解譯系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)局部和整體特征,解譯準(zhǔn)確性較高,模型遷移性能較好。SegFormer網(wǎng)絡(luò)模型在影像不良區(qū)域中中識(shí)別效果良好,云霧、陰影以及高亮區(qū)域邊界不清晰,導(dǎo)致模型精度受限,因此針對(duì)邊緣的精確識(shí)別以及較小識(shí)別目標(biāo)的識(shí)別精度仍然有待提升。

    參考文獻(xiàn)

    [1]牛玉珩,李永可,陳燕紅,等.基于改進(jìn)SegFormer模型的棉田地表殘膜圖像分割方法[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化,2023(7):93-98.

    [2]楊靖怡,李芳,康曉東,等.基于SegFormer的超聲影像圖像分割[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2023,50(增刊1):414-419.

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