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基于深度迁移学习的PolSAR图像语义分割——利用小训练集实现平滑分类

DOI：10.1109/LGRS.2018.2886559 期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 受斑点噪声和复杂散射现象影响，合成孔径雷达（SAR）图像的分类结果通常存在噪声干扰且碎片化，难以在实际应用中发挥作用。基于深度学习的语义分割技术能同步实现分割与分类，从而获得平滑精细的分类图谱。但这类方法需要大量像素级标注的数据集，其获取过程耗时且繁琐。相比普通照片和光学遥感影像，SAR数据的人工标注难度更大，导致相关技术在该领域的应用进展滞后。本文提出新数据集以支持高分辨率极化SAR图像的语义分割研究。受前述问题限制，该数据集规模较小仅含50个图像块。为此提出两种迁移学习策略：分别采用全卷积网络（FCN）和U-net架构，并选用不同预训练数据集以适应不同场景。实验表明两种方法均表现良好，证实了小规模训练集的可行应用前景。值得注意的是，尽管基于小图像块训练，两个网络都能完美适配大尺寸图像。该新数据集及方法有望为各类极化SAR应用提供基准参考。
作者： Wenjin Wu，Hailei Li，Xinwu Li，Huadong Guo，Lu Zhang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为实现对斑点PolSAR图像的平滑细粒度分类，通过语义分割解决因斑点噪声和复杂散射现象导致的SAR图像中噪声化、碎片化分类结果问题。

研究成果

所提出的方法在小训练集条件下实现了PolSAR图像的平滑细粒度分类，验证了迁移学习的有效性。以ResNet-50为骨干网络的FCN模型性能略优于U-net。两种模型均能稳健处理大尺寸图像，为未来PolSAR应用提供了基线方案，建议通过引入极化参数或模型融合进一步提升性能。

研究不足

该数据集规模较?。ń霭?0个原始图像块），可能限制泛化能力；依赖人工标注耗时较长；由于训练样本量小，模型可能出现过拟合；未进行绝对辐射校准，可能影响部分分析结果；本研究聚焦特定语义类别，可能无法涵盖所有极化SAR应用场景。

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