摘 要：為了解決高分辨率遙感影像中道路提取的質(zhì)量和效率問題，本文提出了一種融合CBAM的改進UNet++的道路提取方法。在原始UNet++網(wǎng)絡(luò)中引用CBAM，對損失函數(shù)進行改進，并使用一種新的聯(lián)合損失函數(shù)。試驗結(jié)果表明，與U-Net、SegNet和UNet++網(wǎng)絡(luò)相比，本文方法在IoU、Recall、OA和Kappa方面均是最優(yōu)秀的。其中，OA和Kappa分別為94.92%和0.9202。綜上所述，本文方法能夠有效進行高分辨率遙感影像道路提取，具有一定的泛化能力，能夠為道路的防護和規(guī)劃提供支持。

關(guān)鍵詞：道路提?。贿b感影像；U-Net++；CBAM：損失函數(shù)

中圖分類號：P 23" " " 文獻標(biāo)志碼：A

高分辨率遙感影像被廣泛應(yīng)用于生活發(fā)展的各個方面，例如災(zāi)害監(jiān)測、導(dǎo)航定位、道路矢量化和城市規(guī)劃等[1]。其中，道路是重要的地理信息，在生活發(fā)展中具有著不可替代的作用。

基于高分辨率遙感影像的道路提取方法有多種，其中四種方法最為普遍，分別為基于道路形狀、基于道路紋理、基于圖像灰度閾值和利用深度學(xué)習(xí)進行提取。目前，UNet++神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被提出，后被廣大學(xué)者所應(yīng)用[2-3]。BOUSIAS等利用UNet++網(wǎng)絡(luò)對高分辨率遙感影像進行變化檢測任務(wù)，訓(xùn)練和評價了UNet和UNet++神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。雖然UNet++網(wǎng)絡(luò)在高分辨率遙感影像的變化檢測任務(wù)中具有較好的性能，但是面對高分辨率遙感影像復(fù)雜的特征信息時，仍然存在邊緣細(xì)節(jié)提取不完全、提取結(jié)果不連續(xù)等問題。

針對提取不完整和提取不連續(xù)等問題，本文在UNet++的基礎(chǔ)上進行改進，提出一種能夠有效提取高分辨率遙感影像道路的方法，即利用多層次融合結(jié)構(gòu)提取深層和淺層特征并結(jié)合CBAM模塊，增強對道路特征信息的辨識能力，并改進損失函數(shù)，以提高遙感影像的道路提取精度。

1 道路提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計

1.1 改進的UNet++

本文方法以UNet++網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，進行了3個方面的改進。1） 通過多層卷積提取道路特征，深層和淺層特征融合后再利用上采樣進行恢復(fù)，得到多層級別的道路語義信息。2） 在UNet++中融合CBAM模塊，利用CBAM提高對道路特征信息的辨別能力，減少對非道路特征的學(xué)習(xí)能力。3） 融合2種新型損失函數(shù)，得到更有效的損失函數(shù)。該函數(shù)具有更好的穩(wěn)定性，與交叉熵相比更能解決類不平衡問題。由于本文算法是在UNet++的結(jié)構(gòu)上進行改進，因此與原結(jié)構(gòu)相似，包括編碼器-解碼器組成。影像在編碼中得到道路特征信息，在解碼器中恢復(fù)邊界特征，以此進行道路特征提取，如圖1所示。

在編碼器中，卷積提取道路特征并通過激活函數(shù)進行非線性表達，再通過池化作用逐層減少特征圖尺寸和參數(shù)。在本文結(jié)構(gòu)中，多層次卷積特征通過每一層次的卷積操作增加通道，進而對道路信息進行逐層特征提取。在解碼器中，通過上采樣將特征圖恢復(fù)為輸入大小，并通過卷積操作和激活函數(shù)逐漸恢復(fù)道路的邊界細(xì)節(jié)信息。在解碼器中，嵌套的多個解碼器可使不同特征圖共同作用，以便適應(yīng)不同的特征信息提取，提高網(wǎng)絡(luò)模型的適用性。然后在不同深度的特征圖后使用CBAM模塊，進一步篩選識別道路特征，以此提高對道路特征信息的識別能力，減少參數(shù)并防止出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。CBAM模塊學(xué)習(xí)不同層次的特征并得到權(quán)重值，權(quán)重值與上采樣得到的特征信息圖融合為最終的權(quán)重分割圖WSM（Weighted Segmentation Map，WSM），可進一步提高道路提取的分割精度。在最終層，對每一個像素進行分類，在softmax激活函數(shù)的作用下完成類別預(yù)測。此外，在改進的聯(lián)合損失函數(shù)的作用下，難以分割的特征得到了有效關(guān)注，提高了分割精度。

1.2 多層級特征融合結(jié)構(gòu)

多層次特征融合結(jié)構(gòu)是利用多層次特征卷積提取道路的深層和淺層信息并進行道路分割的結(jié)構(gòu)。具體結(jié)構(gòu)如圖2所示。與UNet直接進行4次下采樣不同，該結(jié)構(gòu)通過1次下采樣D1、2次下采樣D2、3次下采樣D3和4次下采樣D4來提取不同層深度特征的語義信息。

1.3 CBAM模塊

在高分辨率遙感影像道路分割任務(wù)中，道路目標(biāo)具有形狀多樣、大小不一等特點，這就導(dǎo)致使用單一的上采樣操縱無法準(zhǔn)確識別道路的邊界特征，進而影響道路提取的整體精度。為了能夠準(zhǔn)確解決邊緣細(xì)節(jié)提取不準(zhǔn)確的問題，本文在每個多層次特征融合結(jié)構(gòu)后均添加了CBAM結(jié)構(gòu)。進行上采樣提取時，不同的提取結(jié)果通常具有多樣性，單一的上采樣無法準(zhǔn)確識別每層特征圖的道路邊界，因此需要在每層后均增加CBAM結(jié)構(gòu)。在多層特征結(jié)構(gòu)后添加CBAM能夠?qū)⒓訖?quán)信息作用到各個特征圖中，進而提升分割精度，如圖3所示。

1.4 聯(lián)合損失函數(shù)

目前的遙感影像分割任務(wù)中損失函數(shù)較多，其中常見的損失函數(shù)包括交叉熵?fù)p失函數(shù)和骰子系數(shù)損失函數(shù)。在交叉熵?fù)p失函數(shù)中，通常正樣本與負(fù)樣本的數(shù)量比例會使模型預(yù)測結(jié)果有偏差，進而導(dǎo)致分割精度下降。DICE損失函數(shù)的本質(zhì)是DICE系數(shù)的相反數(shù)。DICE系數(shù)是一種集合相似度度量函數(shù)，通常用于計算2個樣本的相似度（值范圍為[0，1]），如公式（1）所示。

（1）

式中：Yb、分別為第b張圖片的向量化后的真實標(biāo)簽和對應(yīng)的預(yù)測概率；N為批量大小。

該混合損失函數(shù)可使網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程較穩(wěn)定，并能提高模型預(yù)測的分割精度。

2 試驗結(jié)果和分析

2.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建

將改進的UNet++網(wǎng)絡(luò)在Massachusetts道路數(shù)據(jù)集進行對比試驗。Massachusetts道路數(shù)據(jù)集空間分辨率為1m，切片大小為（512×512）dpi，最終選取640張照片作為試驗對象。將其按照7∶2∶1的比例劃分為訓(xùn)練集、測試集和驗證集。2個數(shù)據(jù)集上的部分影像和對應(yīng)的標(biāo)簽如圖4所示。

2.2 試驗結(jié)果于分析

為驗證上述方法的有效性和優(yōu)越性，本文在Massachusetts道路數(shù)據(jù)集上以SegNet、UNet、UNet++和本文提出的改進UNet++道路提取方法進行試驗，并比較試驗結(jié)果。部分試驗提取結(jié)果如圖5所示。

從圖5可以看出，在4組試驗中，當(dāng)?shù)缆方Y(jié)構(gòu)較簡單時，4種方法均具有不錯的提取效果。但是當(dāng)?shù)缆非闆r較復(fù)雜時，SegNet和UNet的提取效果較差，提取結(jié)果存在嚴(yán)重的道路不連續(xù)現(xiàn)象，完整度較差。圖5（p）和圖5（u）中還存在提取不準(zhǔn)確的現(xiàn)象。SegNet的提取結(jié)果比UNet提取結(jié)果更好一些，但是提取結(jié)果的連續(xù)性仍然較差。UNet++的提取結(jié)果比UNet和SegNet更好，不連續(xù)現(xiàn)象明顯改進，提取結(jié)果更優(yōu)。但是UNet++的提取結(jié)果在邊緣細(xì)節(jié)處理和道路連續(xù)性方面仍然不盡如人意，提取結(jié)果存在道路不連通、邊緣細(xì)節(jié)丟失等情況。本文方法的提取結(jié)果在提取不連續(xù)現(xiàn)象方面得到了明顯的改進，提取結(jié)果邊緣細(xì)節(jié)更詳細(xì)。這得益于本文引用的CBAM模塊，對道路的特征信息篩選進行了改進，能夠準(zhǔn)確識別道路特征。并且本文應(yīng)用了新的聯(lián)合損失函數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練更穩(wěn)定，提取結(jié)果邊緣細(xì)節(jié)更詳細(xì)，整體提取結(jié)果更完整。以上均說明本文方法的更具有效性和優(yōu)越性，適用于高分辨率遙感影像道路的提取任務(wù)。

Massachusetts 道路數(shù)據(jù)集對比方法在道路提取中的定量評價結(jié)果見表1。從中可以看出，UNet網(wǎng)絡(luò)和SegNet網(wǎng)絡(luò)的MIoU分別為61.67%和70.82%，均低于UNet++網(wǎng)絡(luò)。而本文方法的MIoU比UNet++高7.01%。從Recall來看，UNet為75.76%，SegNet為64.57%，UNet++為80.23%，

本文方法高于其他3種方法，比UNet高13.31%。從OA來看，本文方法為94.92%，其他方法均低于90%。從Kappa系數(shù)來看，UNet網(wǎng)絡(luò)為0.7045，SegNet網(wǎng)絡(luò)為0.7594，UNet++網(wǎng)絡(luò)為0.8176，本文方法為0.9202，遠高于其他3種方法。以上定量指標(biāo)均說明本文方法在引用CBAM模塊和改進的損失函數(shù)后，道路特征識別有所提升，能夠有效地進行高分辨率遙感影像道路提取，驗證了本文算法的可行性。

3 結(jié)論

本文提出了一種適用于高分辨率遙感影像道路提取的改進UNet++網(wǎng)絡(luò)，在UNet++網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上融合CBAM模塊，使提出網(wǎng)絡(luò)更高效且更有針對性。利用新的融合損失函數(shù)，本文方法對道路特征信息的識別能力得到進一步增強，提高了提取精度。道路提取結(jié)果的定量分析表明，本文算法在各項評價指標(biāo)上均優(yōu)于其他3種方法，說明本文算法更具高效性、準(zhǔn)確性以及針對性。

參考文獻

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