基于协同判读机制的养殖蟹塘遥感智能检测方法.pdf
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1、第 卷第 期自 然 资 源 遥 感.年 月 .:./.引用格式:蒋卓然周鑫鑫曹伟等.基于协同判读机制的养殖蟹塘遥感智能检测方法.自然资源遥感():.(.():.)基于协同判读机制的养殖蟹塘遥感智能检测方法蒋卓然 周鑫鑫 曹 伟 王亚华 吴长彬(.南京师范大学地理科学学院南京 .南京邮电大学地理与生物信息学院南京.南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室南京 .江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京.南京国图信息产业有限公司南京)摘要:挖塘养蟹是耕地“非粮化”行为的一种若不及时发现制止将对国家粮食安全造成危害 为了应对这一行为在遥感智能解译工作中所存在的人工判读量大、核查效率不足的挑战提出
2、了一种基于协同判读机制的养殖蟹塘遥感智能检测方法该方法集成了 分割网络和 分类网络模型并进一步介入人工核查提高检测精度和工作效率 以江苏省南京市高淳区为研究区域进行了实验结果表明提出的基于协同判读机制的耕地“非粮化”遥感智能检测方法能够自动筛去.的待检测图斑最终识别精度为.可在大幅降低识别难度与人工核查工作量的同时提高检测精度为实现准确高效的蟹塘等“非粮”地物检测提供可靠的解决思路关键词:协同判读机制 蟹塘检测 非粮化中图法分类号:文献标志码:文章编号:()收稿日期:修订日期:基金项目:国家自然科学基金项目“不动产统一登记驱动下的地籍混合维度空间数据表达模型研究”(编号:)、南京邮电大学引进人
3、才科研启动基金项目“服务设施空间配置优化算法研究”(编号:)和虚拟地理环境教育部重点实验室开放基金项目“移动数据驱动下服务设施空间配置量子优化算法研究”(编号:)共同资助第一作者:蒋卓然()女硕士研究生主要从事深度学习影像解译等方面的研究:.通信作者:吴长彬()男教授主要从事时空数据模型等方面的研究:.引言大闸蟹是我国的一大典型经济作物其具有可观的经济收益和庞大的消费市场 据中商产业研究院 年大闸蟹行业市场规模及产业布局情况分析 年大闸蟹产业规模突破亿元年增速约且 年我国大闸蟹市场规模或将接近 亿元 与此同时据中国渔业统计年鉴数据显示随着人工养殖技术的成熟和养殖规模的壮大 年我国大闸蟹养殖产量
4、达.万 年产量增至.万 同比增长.因此大闸蟹已成为养殖行业的重要经济作物之一 然而由于蟹塘占地面积广、养殖环境要求苛刻等原因现有耕地上挖塘养蟹行为日益增多这不仅对耕作层造成破坏而且会导致地区粮食产量下滑妨害耕地可持续发展对地区粮食产量与安全产生不良影响因此利用遥感影像对违规养蟹行为进行实时监测监管是解决耕地变更蟹塘这一“非粮化”问题的重点与难点目前基于遥感影像进行地物检测的传统手段主要有基于像元和面向对象 类方法 二者的实质均为通过提取目标地物的纹理、波段、物候等特征来分割特定的地物目标 然而传统监督分类方法存在着同谱异物与同物异谱 等问题且当目标存在混合像元等复杂特征时识别精度下降明显检测效
5、果较差 而深度学习作为近年来比较热门的研究方法其在遥感影像的地物判读中已经有了广泛的应用 且其精度和速度均高于传统解译方法 然而由于样本质量参差不齐以及模型结构自身的局限性神经网络检测出来的结果往往存在误差具体表现为误判、漏判和图斑形状异常等使得网络的检测结果必须经过人工核查才能投入使用 但在影像图幅较大的情况下核查会因图斑数量庞大而耗费较多的人力和时间这使得整个监测流程的效率下降 因此为应对传统遥感智能解译工作中存在的人工判读量大、核查效率不足的挑战亟需提出一种新的监测识别方法在引入人工核查机制的同时兼顾人自 然 资 源 遥 感 年工判读效率提高整个监测流程的速度和精度针对上述问题本研究提出
6、了一种基于协同判读机制的蟹塘遥感智能检测方法由影像分割网络()进行影像识别以提高检测速度再将分类网络 作为图斑筛选工具辅以人工核查从整体上提高挖塘养蟹等耕地“非粮化”行为的监测效率 研究方法本研究以存在大面积蟹塘的江浙地区为研究区域提出了一种基于协同判读机制的蟹塘遥感智能检测方法:首先基于研究区域内的蟹塘影像构建蟹塘样本作为蟹塘影像分割网络 和置信度评估网络 的训练数据 继而借助已训练完成的 模型对整体研究区域中的蟹塘地块进行检测并优化检测结果 为解决误检、漏检等产生的错误地块识别问题创新性地提出了利用 模型计算通过 模型检测得到的蟹塘地块的置信度评估数值并构建针对蟹塘地块进行判别的人机协同判
7、读机制 人机协同判读机制是指先由机器进行自动判读分类分出确切地块和模糊地块再由人工对被分为模糊地块的部分进行核查的机制 基于蟹塘置信度评估数值与蟹塘筛选阈值精确区分确切地块和模糊地块降低人机交互时间成本最后利用筛选出的蟹塘地块对初始检测结果进行优化得到准确的蟹塘识别结果 方法的总体流程如图 所示图 技术路线图.影像分割网络 为确保高分辨率蟹塘影像的分割精度与效率选择语义分割网络 作为影像分割网络 是目前最为先进的语义分割网络之一其精度在 数据集中的关键点检测、姿态估计和多人姿态估计这 项任务中都刷新了纪录拥有着巨大的潜力 该网络能在整个任务过程中都保持高分辨率通过不同分辨率的分支自信息融合以减
8、少随着网路的加深而造成的信息损失在以往的影像分割网络中对不同分辨率特征层的连接都是使用串联而 将不同分辨率的特征层进行并联并在此基础上对不同分辨率的特征层进行特征融合以获取更全面的特征信息(图)图 为 的特征融合示意图特征融合对于同分辨率的特征层会直接进行复制对于需要升分辨率的特征层则使用双线性上采样和 卷积将所融合的层统一到同一通道而对于需要降分辨率的特征图则使用跨步 卷积操作 在进行特征融合时经过转换的不同特征层会以相加的形式进行融合图 网络结构.第 期蒋卓然等:基于协同判读机制的养殖蟹塘遥感智能检测方法()统一至原分辨率()统一至中分辨率()统一至低分辨率图 特征融合示意图.本文使用 网
9、络所生成的影像分割模型对研究区域内的蟹塘进行检测以得到一个初步的蟹塘识别结果.检测结果预处理由于影像分割模型精度不能达到百分之百识别结果通常会存在少量误判、漏判甚至图斑形状异常等问题此外整幅影像在检测过程中经过了裁剪和拼接这使得检测结果还会存在拼接缝隙和碎斑因此需要对影像分割的检测结果进行初步的优化优化过程分为缝隙填充、碎斑处理和空洞填补缝隙填充和碎斑处理需使用形态学中的膨胀和腐蚀操作 膨胀和腐蚀是使用卷积运算求局部最大值和最小值的操作其中膨胀可使栅格像元边界向外扩张腐蚀则可使栅格像元边界向内收缩通过先膨胀后腐蚀可以填补检测结果栅格图像中的缝隙先腐蚀后膨胀则可以消除图像中的碎斑这 个过程分别称
10、为闭运算和开运算 空洞填补是对转为矢量图层后存在空洞的图斑进行填补找出图斑内部存在的岛并对其进行填充即可获得形状完整的蟹塘地块.置信度评估网络 网络结构如图 所示()全局架构()块图 网络结构.自 然 资 源 遥 感 年 由于影像光谱特征、分辨率和地貌谱系的多样性等因素影响识别出的蟹塘地块往往精度不一顾及蟹塘监测监管的时效性与精度要求需提高深度学习模型检测结果的置信度标准因此集成置信度评估网络 检测每个蟹塘地块的置信度数值并将置信度高的地块图斑作为地类明确的确切图斑将置信度低的作为模糊图斑以优化 模型检测结果 衍生于 计算机视觉任务网络该网络使用 机制替代原先卷积层并引入 跨层连接的机制在扩大
11、感受野的同时兼顾了精度的提升是目前精度最高的分类网络之一 图 中 的网络结构可划分为 个部分:全局架构包含图像块分割、线性嵌入、块和图像块融合 块结构包含 和 个结构块 图中 和 分别为图像的高度、宽度和通道数 和分别为第 个结构块的输出和中间输出结果在全局架构中 网络首先用 将输入的图像分切成没有重叠的图像块并通过线性嵌入将分块后的图像映射到指定维度 继而基于图像块融合模块联结相邻的图像块实现降采样的过程最后通过 块实现多头注意力机制提取每个的特征在 块中 模块主要将计算区域控制在每个当前窗口之内以确保计算的低时间复杂度提高网络的整体计算效率 模块则负责在控制窗口数量的情况下增加各个窗口间的
12、信息交流弥补了 模块因窗口不重合从而缺乏信息交流的缺陷利用 网络良好的分类性能对 网络检测出的每个蟹塘地块结果输出一个置信度数值置信度越高对应地块为蟹塘的可能性越大.模型精度评价指标为了评价蟹塘检测模型的精度采用准确率、精确率、召回率 与 系数作为初步评价模型的检测精度指标准确率为被正确分割的样本数与所有样本数之比其计算公式为:()式中:为检测值与真实值相同且检测值为正样本的数量 为检测值与真实值相同且检测值为负样本的数量 为检测值与真实值不同且检测值为正样本的数量 为检测值与真实值不同且检测值为负样本的数量 精度指标数值越大表明被正确分割的像素数越多模型精度越好反之则表明分割效果较差精确率为
13、检测为正样本的数量与其中真正为正样本的数量之比反映了模型“找得对”的能力其计算公式为:/()()召回率为检测为正样本的数量与总体正样本的数量之比反映了模型“找得全”的能力其计算公式为:/()()系数为精度和召回率的调和平均数是评价模型性能的重要指标其计算公式为:().构建人机协同判读体系在获得所有蟹塘检测结果图斑的置信度 后据此将检测结果分为 类:当 时图斑确定为蟹塘 当 时图斑确定为非蟹塘当 时 图斑归为模糊地类 其中 和 分别为蟹塘筛选阈值的上限和下限此处分别设为.和.被归为模糊地类的图斑需要进一步介入人工判读根据蟹塘样本名称中带有的图斑编号对待核查的模糊地类图斑进行人工判读样本的生成以便
14、人工核查 待人工核查完成后将人工核查和机器筛选合格的图斑编号进行汇总并对原始检测结果进行筛选即可得到优化后的最终检测结果 研究区及样本获取.研究区域概况江浙地区具有水网密集、耕地破碎、蟹塘养殖面积大等特征 截至 年全国蟹塘养殖面积已超 而江浙沪地区的占比达到 已经成为国内养蟹较为集中的区域 作为江浙一带的养蟹大区江苏省南京市高淳区拥有大面积的养殖蟹塘高淳区位于 之间地处长江流域中下游整体地势平坦淡水资源丰富辖区内拥有多个河流与湖泊已形成较具规模化的螃蟹养殖产业 本研究采用了 年江苏南京市高淳区的高分辨率遥感影像空间分辨率为.如图 所示 可以看到该区域具有大规模第 期蒋卓然等:基于协同判读机制的
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