关于深度学习和遥感地物分类的研究

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。关于深度学习和遥感地物分类的研究　　摘要：该文介绍了对深度学习原理的理解和对深度学习中残差网络方法的一些思考。从应用深度学习分类方法出发比较了遥感地物分类的特点。分析了现有中高分辨率遥感地物样本库的现状和存在的问题。　　关键词：深度学习；遥感；分类　　中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009--0206-02　　1对深度学习的理解　　通过

2、算法进行分类一般有这样三步过程：首先定义特征，然后建立分类规则，最后通过分类规则完成分类。对于人类大脑来说，分类用到的特征规则都不是一尘不变的，是随着外界刺激的不断增加而不断训练优化的过程。深度学习试图模拟人脑神经元传递刺激的方式，构造尽可能理想的方程，实现从外界刺激到分类结果都是这样一种深度学习的模型，只是层数和神经元个数上增加了不少。　　目前深度学习一部分研究和应用的热点在于对日常生活中接触物进行识别、标注或者分类。就拿CIFAR-10[4]这个经常用到的图片分类样本库来说，其中有10类每类6000张样本。如图3所示。这里

3、把这类样本库叫做日常生活样本库。　　2遥感地物分类的特点为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　从空中一定距离获取的地表电磁波反射数据，不论是通道数的多少还是波段频率自身反射的特性都体现了跟上面提到的近距

4、离而且非由上至下竖直拍摄的日常生活样本库的区别。　　遥感数据分辨率越低，地物细节就越不清楚。即便是在较高分辨率的遥感数据上，地表上覆盖的大多数地物都不具备像日常生活样本库一样丰富的特征。　　实际情况是，单个特征分类的精度、特征间的相关性和特征的数量一起决定了分类的精度。可以这样来证明：假设有个特征，单个特征分类的正确率都为，且假设这些特征间相互独立，令为单个分类正确的个数，通过的方式决定是否属于某类，那么最终错误率为：　　那么当，有Hoeffding边界：　　当时，带入后得到：为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的

5、作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　上式显示，随着相互独立的特征数目的增加，最终错误率会指数级下降，并趋近于零。与日常生活样本库不同的一点，因为分辨率的限制，遥感数据本身含有的类别数量要少一些。美国地质勘探局在第一次国土地表覆盖数据库中采用的是一套有

6、9个一级类22个二级类的分类标准[8]，其后这个标准也在不断变化，最新公布的的NLCDXX数据是采用的16个类的分类标准。我国第一次地理国情普查中地表覆盖分类数据采集中使用了10个大类46个二级类，这些二级类下面还细分有更多的三级类[9]。在实际工程应用中，大量地物分类需要外业实地确定。　　近年来，尽管比不上一些深度学习应用研究领域的热度，但是对于遥感地物分类的研究，特别是中高分辨率遥感数据地物分类研究还是不少。但是，因为缺少一个统一的实验数据，很多研究也都只给出了结果而没有给出具体的参数、算法和代码，所以并没有产生CIFAR

7、-10，IMAGENET，COCO等日常生活样本库中形成共识的评价标准。早些年像美国的NLCD项目和欧洲的CORINE项目这一类面向全国资源利用概略调查应用的一般都是依靠分辨率较低的影像。　　3中高分辨率遥感地物样本库现状　　深度学习通常需要大量样本进行训练。当前分享的中高分辨率遥感地物样本库，如：UCMercedLand-useDataset[10]，RSSCN7Dataset[11]都不太能满足深度学习研究对样本数量的需求，如表1所示。　　样本数量上的不足只是一个方面。现有的遥感样本库都只有最多30种地物类型，这主要是考虑

8、到地物选择的典型性和细节丰富程度，而没有考虑需要全面涵盖遥感影像的地物类型。恰恰地表覆盖分类的应用中需要样本库有更全面的地物类型。另一个需要注意的问题是在样本库制作时要尽量避免不同标签地物的混淆，尽管这种情况很常见，如图4所示。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备