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（一）建筑物提取算法优化
- 残差卷积留意力网络构建
- 在深度学习领域，对于遥感影像中建筑物的提取，传统的特征提取方法往往难以充分捕获到建筑物的复杂特征。为相识决这一问题，我们提出了一种基于残差神经网络融合卷积留意力模型的方法，构建了残差卷积留意力网络。通过残差网络的结构，能够有效解决深层网络训练时的梯度消失问题，使得网络可以更深层次地提取特征。而卷积留意力模型则能够聚焦于图像中的关键区域，对于建筑物这种具有明显结构和纹理特征的目的，能够更加精准地提取其特征信息。例如，在都会遥感影像中，建筑物的边缘、外形以及屋顶的纹理等特征都能够被更清晰地捕获到，从而改善了特征提取不充分的状态，为后续的建筑物提取工作奠定了坚实的底子。
- 损失函数优化
- 为了进一步优化特征学习过程，我们采用了添加 Dice Loss 的方法对损失函数进行优化。在传统的基于深度学习的建筑物提取模型中，常用的损失函数可能无法很好地平衡差别类别像素的损失权重，尤其是在建筑物与配景的分割任务中，容易出现类别不平衡的问题。Dice Loss 能够更加注重像素级别的相似性度量，使得模型在训练过程中更加关注建筑物像素的准确分割。通过这种方式，模型在学习过程中能够更加准确地分辨出建筑物的表面和内部结构，淘汰误判和漏判的情况。在实际的遥感影像数据测试中，颠末 Dice Loss 优化后的模型，在建筑物边界的分割精度上有了显著的提高，能够更加清晰地勾勒出建筑物的表面，与真实的建筑物外形更加贴合。
- 后处理处罚计谋引入
- 仅仅依靠模型的前向推理得到的建筑物提取结果可能存在一些不规则的表面，为了使建筑物表面更规则，我们引入了 Douglas - Peucker algorithm 和 Fine polygon regularization algorithm 相结合的后处理处罚计谋。Douglas - Peucker algorithm 能够有效地对多边形的极点进行简化，去除一些不必要的细节点，使得建筑物的表面更加简便明了。而 Fine polygon regularization algorithm 则可以进一步对多边形的外形进行规整，使其更加符合实际建筑物的多少外形。例如，对于一些外形复杂、存在锯齿状边缘的建筑物提取结果，颠末这两种算法的后处理处罚，能够得到更加平滑、规则的建筑物表面，提高了提取结果的可视化结果和实际应用代价。通过一系列的实验对比，采用这种后处理处罚计谋的建筑物提取结果在外形准确性和视觉结果上都明显优于未进行后处理处罚的结果，有力地证明了该计谋的有效性。
（二）光伏提取算法创新
- FEPVNet 模型设计
- 在光伏面板提取方面，我们提出了滤波器嵌入网络（Filter - Embedded Network，FEPVNet）模型。光伏面板在遥感影像中具有一定的特征，但由于其受到光照、阴影以及四周情况等因素的影响，提取难度较大。FEPVNet 模型将高通、低通滤波器和极化自留意力嵌入到高分辨率网络（HRNet）中。高通滤波器能够增强图像中的边缘和细节信息，使得光伏面板的边界更加清晰可辨；低通滤波器则可以去除图像中的噪声，提高图像的平滑度，淘汰噪声对光伏面板提取的干扰。极化自留意力机制能够让模型更加关注与光伏面板提取相干的特征通道，提高特征提取的针对性和有效性。例如，在山地地区的遥感影像中，光伏面板可能会受到地形升沉和植被遮挡的影响，FEPVNet 模型通过其独特的滤波器和留意力机制，能够更好地突出光伏面板的特征，准确地提取出光伏面板的位置和范围，提高了光伏提取的准确性。
- 数据迁移计谋应用
- 为了提高单一数据源训练的模型在差别尺度图像中提取光伏的泛化性能，我们引入了三种数据迁移计谋，将在 Sentinel - 2 图像上训练的 FEPVNet 模型迁移到 Gaofen - 2 图像上。起首，采用基于特征的迁移计谋，通过对两种数据源图像的特征进行对齐和匹配，使得模型能够在新的数据源上快速适应。其次，利用基于域适应的迁移计谋，淘汰差别数据源之间的域差异，提高模型的跨域性能。末了，采用基于实例的迁移计谋，对特定的光伏面板实例进行迁移学习，增强模型对差别形态光伏面板的识别本领。通过这三种数据迁移计谋的综合应用，在差别尺度和差别来源的遥感影像上进行的实验表明，模型能够有效地将在 Sentinel - 2 图像上学习到的知识迁移到 Gaofen - 2 图像上，在新的图像数据上实现了较高的光伏提取准确率，大大提高了模型的泛化本领，为实际的光伏资源监测和评估提供了有力的技术支持。
（三）遥感大数据平台智能分析算法集成
- 容器化技术底子
- 针对遥感平台智能分析算法缺乏高效集成的问题，我们利用容器化技术对改进的深度学习算法进行封装集成到遥感大数据平台。容器化技术具有轻量级、可移植性强等优点。以 Docker 容器为例，它能够将深度学习算法及其依靠的情况打包成一个独立的镜像，使得算法可以在差别的盘算情况中快速部署和运行。与传统的虚拟机相比，Docker 容器不必要模仿完备的操作体系，而是共享宿主机的内核，因此启动速率更快，资源占用更少。在遥感大数据平台中，我们可以将差别的深度学习算法分别封装成 Docker 镜像，方便管理和调度。例如，对于建筑物提取算法和光伏提取算法，分别构建对应的 Docker 镜像，这些镜像可以在平台的任何节点上快速启动和运行，而不会受到差别节点情况差异的影响，为算法的集成和大规模应用提供了良好的底子。
- 关键技术实现
- 为了实现基于遥感大数据平台的大范围光伏制图等智能分析任务，我们通过以下四个关键技术研究：
- 镜像的自动化封装：开发了自动化脚本和工具，能够根据深度学习算法的代码和依靠库，自动生成 Docker 镜像。这样可以避免手动封装镜像时可能出现的错误，提高镜像的一致性和稳固性。同时，自动化封装还可以方便地将算法的更新和改进快速集成到新的镜像中，保证了平台上算法的时效性。
- 镜像管理：建立了镜像堆栈，对差别的深度学习算法镜像进行分类管理和版本控制。可以方便地查询、下载和更新镜像，确保平台上使用的是最新且颠末验证的算法版本。同时，通过镜像的权限管理，保证了算法的安全性和知识产权。
- 容器集群：利用容器编排工具如 Kubernetes，将多个 Docker 容器组成集群，实现了对深度学习算法的分布式部署和负载均衡。在处理处罚大规模遥感数据时，容器集群可以根据数据量和盘算任务的需求，动态地分配容器资源，提高盘算效率。例如，在进行大范围的光伏制图任务时，多个容器可以同时对差别区域的遥感影像进行处理处罚，大大紧缩了处理处罚时间。
- 容器分布式盘算：通过网络通讯和数据共享技术，实现了容器之间的分布式盘算。在深度学习算法的训练和推理过程中，差别的容器可以协作完成任务，例如在模型训练时，多个容器可以并行地对差别批次的数据进行处理处罚，然后汇总结果进行模型更新。这种分布式盘算方式充分利用了平台的盘算资源，提高了深度学习算法在遥感大数据平台上的执行效率，从而提升了平台对大规模遥感数据智能化分析的本领。
- % 加载图像数据集
- dataSet = imageDatastore('your_image_folder', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
- % 划分训练集和测试集
- [trainData, testData] = splitEachLabel(dataSet, 0.8, 'randomize');
- % 定义卷积神经网络架构
- layers = [
- imageInputLayer([224 224 3])
- convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same')
- batchNormalizationLayer
- reluLayer
- maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
- convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
- batchNormalizationLayer
- reluLayer
- maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
- convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
- batchNormalizationLayer
- reluLayer
- fullyConnectedLayer(10)
- softmaxLayer
- classificationLayer];
- % 设置训练选项
- options = trainingOptions('sgdm',...
- 'MaxEpochs', 10,...
- 'MiniBatchSize', 32,...
- 'InitialLearnRate', 0.001,...
- 'Shuffle', 'every-epoch',...
- 'ValidationData', testData,...
- 'ValidationFrequency', 30,...
- 'Verbose', false,...
- 'Plots', 'training-progress');
- % 训练模型
- net = trainNetwork(trainData, layers, options);
- % 在测试集上进行预测
- predictedLabels = classify(net, testData);
- trueLabels = testData.Labels;
- % 计算准确率
- accuracy = sum(predictedLabels == trueLabels) / numel(trueLabels);
- disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);
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