【摘 要】
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高分辨率遥感图像数量的爆炸性增长使得自动遥感图像解译的需求急剧增大。遥感图像语义分割通常是一种映射步骤,该步骤旨在基于一些遥感图像数据生成包含各种感兴趣区域的语义映射。例如,土地覆盖映射中每个像素点根据在像素处观察到的土地覆盖（植被、道路等）或对象（汽车、建筑物等）的类型被分配一个类别标签。目前大多数针对分割任务的先进算法都依赖于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural
【基金项目】
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国家重点研发计划:灾情信息数据快速处理和制图（2016YFC0803000）; 武汉市“黄鹤英才（科技）计划”人才项目; 国家自然科学基金:高分辨率极化SAR图像特征提取和城区地物目标分类研究（41371342）; 国家自然科学基金重点项目:高分辨率SAR图像目标认知理论与关键技术（61331016）
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高分辨率遥感图像数量的爆炸性增长使得自动遥感图像解译的需求急剧增大。遥感图像语义分割通常是一种映射步骤,该步骤旨在基于一些遥感图像数据生成包含各种感兴趣区域的语义映射。例如,土地覆盖映射中每个像素点根据在像素处观察到的土地覆盖（植被、道路等）或对象（汽车、建筑物等）的类型被分配一个类别标签。目前大多数针对分割任务的先进算法都依赖于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network,DCNN）。基于DCNN方法效果卓越、准确率高,然而仍存在高频细节丢失、物体边界模糊等问题。一方面,本文考虑将基于DCNN的语义分割模型与结构信息相结合来减少细节丢失的影响,从而使分割细节更为清晰。空间邻近像素的标签倾向于高度依赖,利用这种结构信息可以显着提高标签的准确性,若将分割问题公式化为独立的像素标记问题不仅会使得像素级分类的复杂性增加,而且还会导致错误标签和空间不连贯。例如,在高分辨率的遥感图像中由高层建筑物引起的遮挡和阴影会造成干扰,导致在不结合任何周围像素信息的情况下对像素进行分类的准确率较低。另一方面,生成对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）已成为各种任务中的强大框架,考虑到其两个网络相互博弈的结构能有效地提升网络分辨能力。本文将GAN的架构用于遥感图像语义分割任务,生成器网络产生预测分割结果,判别器网络灵活地检测预测数据与真实数据之间的各种高阶统计数据中的不匹配并产生对抗损失,通过对抗损失指导生成器网络的训练,实现更精确的分割效果。因此,通过将GAN结构用于语义分割问题,可以利用对抗训练来评估许多标签变量的联合配置,将传统的损失函数优化为一个能够将传统的多类交叉熵损失与对抗损失相结合的损失函数,通过对抗损失的方式鼓励分割模型产生足以迷惑判别器的预测结果。本文提出了一种结合生成对抗网络和条件随机场（Conditional random field,CRF）的端对端遥感语义分割模型。一体化的DCNN和CRF作为生成器。它采用卷积编码器-解码器结合条件随机场的结构,将CRF的平均场近似过程等效为一系列卷积操作,形成一体化的分割网络。损失函数由传统的多类交叉熵损失以及由判别网络产生的对抗损失项共同组成。判别器通过判断输入为预测分割图还是Ground Truth（GT）来将生成器的输出尽可能拉近GT的分布,以此提高分割网络的分割效果。由于判别器通常是卷积神经网络,考虑了多变量的联合配置,因此能够在网络中考虑到高阶势,通过网络的自主训练能够学习到预测分割图和GT之间的几何差异而非特定的人为设定的高阶势。为了评估本文模型的有效性,本文在三个数据集:德国航空航天中心（DLR）附近的Oberpfaffenhofen地区的数据集,ISPRS Vaihigen数据集以及由夏桂松等人提出的基于高分-2图像的数据集GID上进行了评测。通过比较本文模型与对比模型FCN、Deeplab、SegNet和PSPNet在分割结果,F1得分和准确率等方面的指标,验证了本文提出的条件随机场生成对抗网络分割模型（CRFAS）在遥感图像分割领域的有效性。
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