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    深度學(xué)習(xí)支持下的智能化信息提取技術(shù)在青海省自然資源變化監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

    2022-01-10 11:33:04劉錦秀李曉民馬世斌
    青海國土經(jīng)略 2021年5期
    關(guān)鍵詞:圖斑青海省智能化

    ◆ 王 佳 劉錦秀 李曉民 馬世斌 彭 璽

    (1.青海省青藏高原北部地質(zhì)過程與礦產(chǎn)資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,青海西寧 810012;2.青海省地質(zhì)調(diào)查院,青海西寧 810012;3.青海省遙感大數(shù)據(jù)工程技術(shù)研究中心,青海西寧 810012)

    遙感數(shù)據(jù)獲取能力的增強(qiáng)和成像方式的多樣化,造就了遙感數(shù)據(jù)的海量化和多元化,這些具有多源、多時(shí)相、多波段、多分辨率特征的海量遙感數(shù)據(jù),給數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用帶來了新挑戰(zhàn),這也意味著遙感大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨。然而,現(xiàn)有的遙感海量數(shù)據(jù)處理技術(shù)和影像分析技術(shù)難以滿足當(dāng)前遙感大數(shù)據(jù),如何高效地處理并利用已有的和即將采集的海量多源異構(gòu)遙感大數(shù)據(jù),將遙感大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成知識(shí),是主要的理論挑戰(zhàn)和技術(shù)瓶頸。智能信息提取是遙感大數(shù)據(jù)方法的明顯特征和必然要求,基于對(duì)地球觀測(cè)信息的理解和應(yīng)用需求,研究融合遙感數(shù)據(jù)特征與深度學(xué)習(xí)等智能信息提取的算法,構(gòu)建適用于遙感大數(shù)據(jù)的模型、方法與系統(tǒng)工具,是解決遙感大數(shù)據(jù)時(shí)代信息提取與知識(shí)挖掘的必由之路?;谏疃葘W(xué)習(xí)的目標(biāo)識(shí)別算法,通過模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分析和解釋,已成功應(yīng)用于地下目標(biāo)識(shí)別和遙感地物目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域,可以獲得高效的時(shí)空決策支持信息,能夠動(dòng)態(tài)感知和理解地球復(fù)雜系統(tǒng)之間的相互作用。

    2020年1月至2021年10月底,自然資源衛(wèi)星遙感云服務(wù)平臺(tái)推送的青海省衛(wèi)星數(shù)據(jù)達(dá)583批,共35483景,數(shù)量約42393.6GB。包括空間分辨率為2米級(jí)的 GF1、GF1B、GF1C、GF1D、GF6、ZY3-02、ZY3-03、ZY1-02D等衛(wèi)星數(shù)據(jù),以及空間分辨率為亞米級(jí)GF2、GF7等衛(wèi)星數(shù)據(jù)。從以往實(shí)現(xiàn)技術(shù)上來看,遙感影像數(shù)據(jù)變化信息的提取大致可分為兩類:一是,直接比較分析前后兩期遙感影像,進(jìn)行人工解譯變化圖斑;二是,首先對(duì)影像進(jìn)行多尺度分割,在此基礎(chǔ)上,進(jìn)行監(jiān)督或非監(jiān)督分類,最后通過比對(duì)分析分類矢量結(jié)果,實(shí)現(xiàn)變化監(jiān)測(cè)。無論上述哪種方法,對(duì)影像圖數(shù)據(jù)質(zhì)量要求都很高,對(duì)人工的依賴性較大,提取速度較慢,難以實(shí)現(xiàn)大范圍變化監(jiān)測(cè)。尤其是青海省地域廣闊、地勢(shì)復(fù)雜,按照上述兩種方法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)變化監(jiān)測(cè),更是工作量大、效率低,不能達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的要求。而通過對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的遙感智能化信息提取技術(shù)的應(yīng)用,一方面,能夠充分利用遙感影像覆蓋范圍廣這一優(yōu)勢(shì),對(duì)青海短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行大面積信息提取,保障監(jiān)測(cè)范圍的同時(shí),減少了人工工作量;另一方面,智能信息提取技術(shù)及時(shí)、高效、精準(zhǔn)的發(fā)現(xiàn)定位目標(biāo),為后續(xù)的人機(jī)交互判讀提供了有效位置提示服務(wù),提高了判讀效率,減少了變化圖斑遺漏。

    本文采用2米級(jí)國產(chǎn)陸地衛(wèi)星(GF1、GF1B、GF1C、GF1D、GF6、ZY3等)數(shù)據(jù),在構(gòu)建青海省自然資源變化遙感監(jiān)測(cè)體系的基礎(chǔ)上,利用基于深度學(xué)習(xí)方法的遙感智能信息提取技術(shù),在青海省域開展自然資源變化遙感智能信息提取的同時(shí),對(duì)遙感智能信息提取技術(shù)進(jìn)行了研究,整合搭建了“自然資源遙感智能解譯系統(tǒng)V1.0”,現(xiàn)已具備單期建設(shè)用地、水體、光伏用地、湖泊等業(yè)務(wù)化專業(yè)模型和兩期變化監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)化專業(yè)模型,可實(shí)現(xiàn)對(duì)遙感影像的自動(dòng)化、批量化智能信息提取。

    1 總體技術(shù)路線

    根據(jù)上述遙感監(jiān)測(cè)工作中所用數(shù)據(jù)的特點(diǎn),以及深度學(xué)習(xí)算法的關(guān)鍵步驟,本文對(duì)青海地區(qū)智能化信息提取技術(shù)進(jìn)行研究。如圖1為總體技術(shù)路線。

    圖1 總技術(shù)路線圖

    2 基于深度學(xué)習(xí)的智能化信息提取

    2.1 數(shù)據(jù)獲取及處理

    遙感大數(shù)據(jù)時(shí)代的信息提取是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的信息分析模型為主要特征,因此,影像的獲取及處理,對(duì)智能信息提取至關(guān)重要,本文依托自然資源青海衛(wèi)星應(yīng)用技術(shù)中心已建設(shè)完成的“自然資源綜合數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)V1.0”來獲取多源遙感數(shù)據(jù),充分利用青海省已有衛(wèi)星數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì),采用2米級(jí)國產(chǎn)陸地衛(wèi)星GF1、GF1B、GF1C、GF1D、GF6、ZY3等高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)智能化信息提取技術(shù)進(jìn)行研究,最大程度減小了數(shù)據(jù)對(duì)智能化信息提取的干擾。

    上述多源遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù),包含多光譜數(shù)據(jù)和全色波段數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)處理主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、正射糾正、影像融合、波段計(jì)算、勻光勻色、影像分幅生產(chǎn)等方面。憑借自然資源青海衛(wèi)星應(yīng)用技術(shù)中心建設(shè)完成的“自然資源衛(wèi)星影像自動(dòng)化集群處理系統(tǒng)V1.0”對(duì)所需影像進(jìn)行批量化處理,該系統(tǒng)集成圖像處理的各個(gè)步驟,能夠流程化、大批量生產(chǎn)遙感正射融合影像,為智能化提取所需的大量遙感數(shù)據(jù),提供了高效數(shù)據(jù)生產(chǎn)平臺(tái)。

    2.2 深度學(xué)習(xí)模型

    深度學(xué)習(xí)模型由于其在多種尺度上都能較好地表達(dá)和識(shí)別地表地物大部分特征的優(yōu)勢(shì),已成為圖像分類領(lǐng)域研究的主流工具。其中,最具代表性的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在自然圖像解譯領(lǐng)域取得了巨大的成功。隨著該技術(shù)的逐漸發(fā)展,將其應(yīng)用于高分辨率遙感影像地物提取的研究逐漸升溫,分類模型主要以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表。眾多已有研究已證實(shí)在高分辨率遙感影像地物提取領(lǐng)域,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提取效果良好,并進(jìn)一步證明該方法與傳統(tǒng)的方法相比具有更好的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。這類算法的核心是將整景影像劃分為只包含單個(gè)地物的若干影像樣本后,利用卷積算法對(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練,最終用訓(xùn)練結(jié)果識(shí)別影像中的地物。本文選取模型的構(gòu)建過程基本步驟主要包含影像數(shù)據(jù)預(yù)處理,影像分割制作訓(xùn)練樣本集、圖斑提取模型迭代學(xué)習(xí)及模型參數(shù)修改完善得到相對(duì)滿意的結(jié)果,提升遙感分類的準(zhǔn)確性(圖2)。

    圖2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖

    (1)單期單要素監(jiān)測(cè)提取

    深度網(wǎng)絡(luò)模型的建立,是智能化提取的前提和基礎(chǔ)。將已有的要素提取結(jié)果,作為深度學(xué)習(xí)的對(duì)象,對(duì)學(xué)習(xí)結(jié)果歸類劃分得到特征信息,這些信息歸入圖斑數(shù)據(jù)庫(樣本庫),大量樣本訓(xùn)練便得到了提取業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)模型,再將特定規(guī)格的高分辨率正射融合影像數(shù)據(jù)作為輸入遙感監(jiān)測(cè)生產(chǎn)系統(tǒng),計(jì)算機(jī)利用已建好的網(wǎng)絡(luò)模型將疑似要素信息進(jìn)行標(biāo)注,通過與數(shù)據(jù)庫圖斑進(jìn)行對(duì)比,提取所需要素圖斑。

    單要素監(jiān)測(cè)提取業(yè)務(wù),主要包括光伏、建設(shè)用地、道路、水體、湖泊等提取。輸入單期正射融合影像數(shù)據(jù),進(jìn)行單期單要素監(jiān)測(cè)提取,最終得到單要素提取結(jié)果,如圖3所示。

    圖3 單期單要素監(jiān)測(cè)提取

    (2)兩期變化監(jiān)測(cè)提取

    兩期變化監(jiān)測(cè)提取業(yè)務(wù),主要指新增建設(shè)用地提取,其中又細(xì)分為“新增線性地物”“新增建(構(gòu))筑物”“新增推填土”等。提取過程與單期單要素監(jiān)測(cè)提取基本相同,不同之處在于,輸入對(duì)象為前后兩期影像,除了需要提取后期影像的信息之外,還要與前期影像進(jìn)行比對(duì),得到兩期變化信息,再經(jīng)過人工判讀修邊,最終得到變化圖斑(圖4)。

    圖4 兩期影像變化監(jiān)測(cè)提取

    2.3 樣本采集及模型升級(jí)

    基于深度學(xué)習(xí)的智能提取技術(shù)想要獲得較為理想的提取結(jié)果,離不開海量樣本數(shù)據(jù)的支持,訓(xùn)練樣本選取的多少和優(yōu)劣,很大程度上影響著深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的建立以及智能化信息提取的最終效果。訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)越豐富,特征識(shí)別就越準(zhǔn)確,模型的泛化能力越強(qiáng),最終提取效果就越具代表性和全面性。因此,在不改變圖像類別的基礎(chǔ)上進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)的增廣以此來提高模型的泛化能力,進(jìn)而提升深度學(xué)習(xí)影像信息提取精度,無疑是智能化提取技術(shù)中一個(gè)較為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。

    訓(xùn)練樣本可以在待檢測(cè)圖像集中人工勾選,也可以利用歷史影像。本文結(jié)合2020年在十八批次自然資源自動(dòng)變化圖斑生產(chǎn)工作,將生產(chǎn)過程中提取得到的圖斑作為樣本,通過反復(fù)迭代訓(xùn)練,更新模型,提高智能變化提取系統(tǒng)的提取精度(如圖5)。

    圖5 樣本采集及模型升級(jí)流程圖

    前1-8批次由模型1.0生產(chǎn)提取,自動(dòng)提取圖斑提取總數(shù)6462個(gè),人工交互圖斑提取總數(shù)2835個(gè),查全圖斑840個(gè),完整率32.23%,正檢圖斑1127個(gè),正檢率25.86%。針對(duì)模型1.0提取效果較差的新增推填土、道路等圖斑類型,從自然資源部下發(fā)成果和作業(yè)圖斑中優(yōu)選高質(zhì)量圖斑制作樣本,變化圖斑累積擴(kuò)展正樣本下發(fā)圖斑樣本9792組,作業(yè)圖斑樣本673組,同時(shí)針對(duì)典型的云、影像亮度差異等產(chǎn)生的誤提取,制作負(fù)樣本3501組,進(jìn)行了模型的升級(jí),如圖6為新增推填土、新增建(構(gòu))筑物等變化圖斑提取的樣本示例,一個(gè)完整的變化發(fā)現(xiàn)樣本包括前期樣本影像a、后期樣本影像b以及一個(gè)標(biāo)簽圖像c,標(biāo)簽圖像為一個(gè)二值圖像,圖中的白色代表變化內(nèi)容,黑色區(qū)域則表示未變化部分。

    圖6 變化發(fā)現(xiàn)樣本示意圖

    目前新模型正樣本25034組,負(fù)樣本3501組,模型結(jié)構(gòu)由原先的疊加模式升級(jí)為特征高度耦合模式,網(wǎng)絡(luò)由原先的MobileNetV2升級(jí)為EfficientNet,正檢圖斑量增加,召回率提升;典型誤檢圖斑減少。后續(xù)利用升級(jí)的模型2.0進(jìn)行9-18批次生產(chǎn)提取任務(wù),自動(dòng)提取圖斑提取總數(shù)5096個(gè),人工交互圖斑提取總數(shù)1510個(gè),查全圖斑1220個(gè),完整率80.79%,正檢圖斑1557個(gè),正檢率30.55%(表1、圖7)。

    表1 模型升級(jí)信息對(duì)比表

    圖7 模型升級(jí)提取效果對(duì)比圖

    2.4 青海省自然資源遙感智能解譯系統(tǒng)集成

    經(jīng)過對(duì)深度學(xué)習(xí)支持下的智能化信息提取技術(shù)的研究,將前文所述的技術(shù)方法,經(jīng)過整合集成,搭建完成了“自然資源遙感智能解譯系統(tǒng)V1.0”。該系統(tǒng)整合了計(jì)算資源、技術(shù)資源和應(yīng)用資源,現(xiàn)已實(shí)現(xiàn)流程化業(yè)務(wù)應(yīng)用,能夠進(jìn)行建設(shè)用地提取、水體提取、光伏用地提取、道路提取、兩期變化監(jiān)測(cè)提取等任務(wù),滿足自然資源要素提取的快速、準(zhǔn)確需要。

    3 智能化提取在青海省自然資源變化監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

    3.1 自然資源變化圖斑提取

    為積極響應(yīng)自然資源管理“數(shù)量”管控業(yè)務(wù)需求,有效遏制土地礦產(chǎn)違法行為,提高執(zhí)法監(jiān)察效能,自2019年至今,將研究和應(yīng)用相結(jié)合,基于深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了遙感智能化信息提取技術(shù)的研究和變化圖斑提取工作,利用“青海省自然資源遙感智能解譯系統(tǒng)”進(jìn)行了2020年度和2021年度青海省內(nèi)變化圖斑監(jiān)測(cè)提取,為青海省自然資源廳相關(guān)單位執(zhí)法工作提供了參考變化圖斑支持,為實(shí)現(xiàn)自然資源監(jiān)測(cè)的常態(tài)化和精細(xì)化管理提供基礎(chǔ)服務(wù)。

    2020年4~9月,以2019年第四季度影像為前期影像,2020年最新接收影像為后期影像,共向廳相關(guān)單位提交青海省自然資源變化圖斑18批(次),累計(jì)生產(chǎn)107縣·次,通過偽圖斑剔除和后續(xù)人工修正等工作,最終提交3867個(gè)有效圖斑,覆蓋青海省所有區(qū)縣,其中西寧全市、海東全市、海南全州、同仁縣、尖扎縣、格爾木市、德令哈市等26個(gè)區(qū)縣實(shí)現(xiàn)了3次以上監(jiān)測(cè)。根據(jù)影像接收情況,逐步形成了月度監(jiān)測(cè)按周生產(chǎn)的監(jiān)測(cè)模式,為構(gòu)建省級(jí)衛(wèi)片動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供了有力數(shù)據(jù)支撐。

    2021年5月至7月,以2020年第四季度影像為前期影像,使用2021年最新遙感影像為后期影像,在青海省重點(diǎn)監(jiān)測(cè)區(qū)域與非重點(diǎn)監(jiān)測(cè)區(qū)域開展提取工作,偽圖斑剔除和人工修邊后,提取變化圖斑1412處。按周監(jiān)測(cè),力求新增變化圖斑的早發(fā)現(xiàn)、精準(zhǔn)性和全面性、系統(tǒng)性,服務(wù)于青海省2021年衛(wèi)片執(zhí)法動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)工作。

    3.2 農(nóng)村亂占耕地建房疑似違法圖斑提取

    2020年10~11月,開展青海省重點(diǎn)縣(區(qū))農(nóng)村亂占耕地建房疑似違法圖斑提取工作,提取大通回族土族自治縣、湟中區(qū)、互助縣、民和回族土族自治縣、循化縣、樂都區(qū)等6個(gè)區(qū)縣疑似違法圖斑共計(jì)1908個(gè)。影像空間分辨率主體以優(yōu)于1m為主(GF-2、GF-7),局部地區(qū)為2m分辨率衛(wèi)星影像(GF1B/C/D、GF6、ZY1E),及時(shí)服務(wù)于青海省自然資源廳相關(guān)部門(圖8)。

    圖8 新增建筑物圖斑對(duì)應(yīng)圖

    以樂都區(qū)提取圖斑為例,在提取的圖斑中,經(jīng)過相關(guān)單位的核查反饋,提取結(jié)果能夠與實(shí)地核查結(jié)果相對(duì)應(yīng),自動(dòng)變化提取結(jié)果,較好的提示了實(shí)地變化位置。

    4 結(jié)論

    本文基于深度學(xué)習(xí),對(duì)智能化信息提取技術(shù)進(jìn)行研究,并在此基礎(chǔ)上,完成了“自然資源遙感智能解譯系統(tǒng)”的整合搭建。研究結(jié)果表明:

    (1)基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)提取模型在前期進(jìn)行了大量的樣本訓(xùn)練,相比傳統(tǒng)的兩期變化檢測(cè)方法,采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)兩期影像展開新增建筑變化監(jiān)測(cè),對(duì)不同衛(wèi)星、不同傳感器遙感影像有著更強(qiáng)的普適性,監(jiān)測(cè)成果精度高,能夠大大減小人工作業(yè),提高監(jiān)測(cè)效率。

    (2)耕地圖斑精度較高,錯(cuò)提漏提現(xiàn)象數(shù)量少,且提取的耕地圖斑與實(shí)際耕地邊界貼合度高,這足以證明深度學(xué)習(xí)下的智能化信息提取是變化圖斑提取的有效手段。

    (3)青海地區(qū)由于海拔較高,影像積雪和多云區(qū)域較多,導(dǎo)致提取結(jié)果存在少部分偽圖斑,后續(xù)工作中,應(yīng)嘗試制作和訓(xùn)練云雪地區(qū)的負(fù)樣本,提高此類地區(qū)的提取精度。

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