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用深度学习理解遥感图像,识别效率提升90倍,

2019-04-23 11:39 出处: 人气: 评论(

  高尔夫球场,长期以来的高端社交地,但其存在的背后,却是对资源环境的侵袭。

  不仅大量占用土地资源、耗费水资源,而且在维护草坪的时候大量使用化肥农药,会造成严重污染。

  有多严重呢?

  曾任江苏省副省长的徐鸣此前接受《中国经济周刊》专访给出了一个对比:

  “一个高尔夫球场的污染比一座普通工厂的污染还要严重。”

  从2004年开始,有关部门就开始出台一系列政策限制球场建设,并在2017年前后开展了专项清理整治。

  但整治效果该如何核查?

  球场相对分散,且占地面积比较大, 通过遥感图像来检测,是较优方案,高分辨率光学遥感影像的普及也为球场检测提供了有力数据支持。

  哪怕这些数据都有,检测起来却不容易。

  下面就是一张遥感图像,忽略绿框,你能发现其中的高尔夫球场有多少,都在哪吗?

  一个熟练解译人员从这样的遥感图像中检测出来所有的高尔夫球场,需要15分钟左右。

  而现在,深度学习技术改变了这项工作的面貌。

  只需10秒,就能够在这样的图中,自动检测出高尔夫球场。

  相比之下,效率提高90倍。识别的准确度也达到了84%。

  这并不是个案特例,而是整个应用方向的集体提升,正切切实实发生在中科院遥感地球所。

  这一跃迁是怎么发生的?又是一个怎样的过程?

  AI在图像识别领域中已经颇有建树许多年,为什么到现在能力才体现出来?

  想要回答这些问题,需要先回答——

  为什么原来处理遥感图像很慢?

  利用遥感图像监测地表,是一个持续的过程。

  中科院遥感地球所研究人员说,其中最大的难点就在于,同一个地方的环境和气候,每年都会发生变化。

  这会对理解遥感图像的算法造成极大的影响。

  最直接的体现就是,原本针对这些地方构建的算法,过了一年之后,就要有针对性地调优,适应这些变化,不然就会“罢工”。

  而且, 这些算法都与人的经验有很强的关联性,如果设计算法的人离职,整个算法就难以为继了。

  需要注意的是,这些算法并不是自动化的,仍旧需要人工去配合。

  中国960万平方公里,想要完成一遍,至少需要千余人集中工作2到3个月。

  怎么办?可以用深度学习。现在, 遥感所是这样做的:

  针对一个地方构建样本库,然后基于样本库中的图像训练深度学习模型。

  第二年,这一地方的环境和气候发生变化,只需要把新的图像加进样本库,然后重新把模型训练一遍就可以了。

  同时,这样也能够减少对人的依赖,模型的调整不再受限于专家经验,而是依靠数据的变化。

  而且,数据越来越多,也不再是累赘,而是提高模型精度的“养料”。

  虽然现在看来,这一切都很高效且非常简单。

  但在从传统的人工+算法模式到现在深度学习的模式切换中,还经历了不少困难。

  用AI理解遥感图像,有什么难的?

  图像识别,可以说是当前AI领域比较成熟的技术了,各种用于图像理解的深度学习模型层出不穷,而且在特定领域已达到了人类同等水准。

  但问题在于,这些深度模型,主要是针对自然图像的,如果直接用于理解遥感图像效果就会大打折扣。

  因为这两类图像之间有很大的差别。

  首先,遥感图像波段比较多,除了自然图像的RGB三个波段之外,遥感图像至少还要多出一个近红外波段,一些卫星获取的遥感影像有8个波段,高光谱图像甚至有多达200多个波段。

  其次,图像的尺度差异也非常大,与自然图像中利用尺度金字塔进行多尺度的识别相比,遥感图像的尺度差异甚至要达到1:30 以上,才能较好地识别各个目标地物。

  第三,有局部空间特征失真的问题。自然图像的失真,主要是因为传感器的边缘失真和镜头失真,整体是可控的。但遥感图像成像的失真,是由于在图像获取中的误差产生的,相对来说是不可控的。

  这些问题的存在,让现有的深度学习算法很难直接应用到遥感图像理解任务中。不仅模型需要进一步优化,还需要框架提供支持:

  不仅要在遥感影像读入方面提供多波段的支持,还需要添加针对遥感影像的图像增强算法,考虑到多波段的颜色增强,以及局部空间特征变形增强等等方面。

  这些,正是百度在其深度学习框架PaddlePaddle中所做的事情,借助这一框架,中科院遥感地球所,也正在完成一轮新的技术迭代。

  应用正越来越广泛

  具体到我们一开始提到的高尔夫球场识别问题,中科院遥感所的研究人员借助PaddlePaddle框架的支持,使用了Faster R-CNN目标检测模型。

  在专业、标准的高尔夫球场遥感数据集中,只需要10秒,就能够检测出遥感图像中的所有球场。

  用人工+算法来识别,则需要15分钟。

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