视觉机制驱动的高分辨率遥感影像地物识别方法

发布时间:2017-07-18 13:47:47阅读数:257

概述

针对高分辨率遥感影像自动分析与理解这一国际遥感研究领域共同面临的开放性科学问题,本项目在大脑认知原理和视觉感知机制启发下,深入分析深度卷积网络学习特征的工作原理,综合思考高分辨率遥感影像地物识别两个基本科学问题:不变性问题与开放性问题。对于地物识别的鲁棒性和不变性问题,本项目借鉴视觉回路编码机制,通过遥感影像地物识别的生理实证、对比与机理解释方法,建立高分辨率遥感影像多层次特征表达模型,即层内编码机制。并借鉴视觉不变性的基本理论假设,设计视觉不变性原则约束下的高分辨率遥感影像深度特征变换模型,即层间变换不变性。针对地物识别方法的封闭性假设问题,本项目将架构自适应深度卷积网络,达到逐层特征选择性、自适应性与迁移性。本项目将建立大规模高分辨率遥感影像训练集,充分验证上述理论和方法有效性和实用性。本项目研究可提高地物自动识别及地学知识转化能力,还能扩展大数据环境下遥感影像的潜在应用服务领域。

详述