研究目的
通过测试三种深度学习应用——数据增强、半监督分类和领域自适应架构——来克服韩国水稻田检测中遥感数据标注不足的局限性。
研究成果
所有深度学习应用的组合都有助于提高分类性能，其中数据增强效果最为显著。所提出的应用有望提升深度学习在各类遥感领域的适用性，尤其适用于大范围研究区域和高分辨率图像。
研究不足
模仿或利用未标记数据所涉及的不确定性仍然存在，且当领域自适应架构与其他应用结合时，其有效性较不明显。
基于有限标注数据的多时相SAR（哨兵1号）图像深度学习分类应用：以韩国水稻田检测为例
DOI：10.1109/TGRS.2020.2981671
期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
出版年份：2020
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
随着卫星影像时空分辨率的提升，深度学习在遥感领域的适用性正快速增强。然而与近实时获取的大范围卫星影像不同，用于模型训练的标注数据量十分有限。本文通过测试数据增强、半监督分类和领域自适应架构这三种深度学习应用，尝试突破标注数据不足的限制。在众多可开展分类的任务中，选择韩国稻田检测作为研究对象——该任务既能充分发挥深度学习优势，又能充分利用高时空分辨率影像特性。在设计各应用方案时，我们整合了遥感领域知识与水稻物候学信息，并通过像素级对比（涵盖多种环境场景）和国家统计数据支持的城际级对比，全面评估了三种应用的所有可能组合方案。研究结果表明：尽管模拟或利用未标注数据仍存在不确定性，但所有应用组合都能提升分类性能。随着这些应用方案的有效性得到实验验证，深度学习在各类遥感场景中的适用性有望增强。特别是当应用于大范围研究区域和高分辨率影像时（这类场景因类内异质性高而需要大量来自多元环境的训练数据），本文提出的应用方案将具有重要价值。
作者：
Hyun-Woo Jo，Sujong Lee，Eunbeen Park，Chul-Hee Lim，Cholho Song，Halim Lee，Youngjin Ko，Sungeun Cha，Hoonjoo Yoon，Woo-Kyun Lee
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