知识图谱约束深度网络的高分辨率遥感影像场景分类 - 李彦胜; 吴敏郎; 张永军 (测绘学报, 2024)
P237; 得益于深度网络理论与方法的快速发展,深度网络逐渐成为遥感影像场景分类任务的主流技术.然而,现有基于深度网络的遥感影像场景分类方法高度依赖大量人工标记的训练样本,且无法有效融合利用遥感领域丰富的先验知识.为了提升领域知识利用率同时降低标记样本依赖,本文提出了一种知识图谱引导深度网络学习的高分辨率遥感影像场景分类方法.首先,构建了一个包括领域内多种来源知识的土地覆盖概念知识图谱来更灵活便捷地应用领域先验知识.然后,通过知识图谱表示学习方法将土地覆盖概念知识图谱中的遥感场景语义类别表达为语义向量,形成遥感场景类别语义基准.在知识引导学习阶段,通过施加场景类别语义向量与深度网络浅层视觉特征向量的跨模态对齐约束引导深度网络的浅层部分更有效地学习不同类别遥感影像场景的共享特征,在深度网络深层部分则仍然通过场景类别标签引导学习不同遥感场景的判别特征.在测试阶段,完成优化的深度网络模型可以在不依赖任何先验知识的情况下完成高精度遥感影像场景分类.在目前公开的最大的遥感影像场景分类数据集上的试验结果表明,本文提出的知识引导学习方法相比现有方法在10％、30％、50％等不同训练样本比率下均可以获得最佳分类性能.在10％这一比率条件下,本文提出的知识引导学习方法相比基线深度网络在总体精度指标(OA)上能够得到5.11％的提升.