基于基元结构表示的高分辨率遥感图像目标解译技术研究的中期报告.docx

基于基元结构表示的高分辨率遥感图像目标解译技术研究的中期报告 本项目旨在探索基于基元结构的高分辨率遥感图像目标解译技术，具体包括以下工作： 1. 基于卷积神经网络对高分辨率遥感图像进行特征提取。我们采用ResNet等经典卷积神经网络对遥感图像进行编码，得到图像的一系列特征表示。同时，为了适应遥感图像的特点，我们针对图像中光照、阴影等因素的影响，对卷积神经网络进行微调和优化。 2. 建立基元结构表示模型。我们将高分辨率遥感图像中的目标分解为若干基元部件，并将每个基元部件表示为其位置、形状和颜色等特征的集合。同时，我们还考虑了基元部件之间的关系和组合规律，建立了基元结构表示模型。 3. 基于基元结构表示的目标解译算法。我们提出了一种基于概率图模型的目标解译算法，该算法将基元结构表示和卷积神经网络特征表示相结合，能够有效地识别并解析遥感图像中的目标。 目前，我们已经完成了卷积神经网络的特征提取和基元结构表示模型的构建，并进行了初步的实验。实验结果表明，所提出的模型在高分辨率遥感图像目标解译方面具有较好的效果。下一步，我们将继续完善算法，进一步提高解译的准确率和效率。