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首個遙感影像智能解譯專用深度學習框架上線

time: 2022-06-17 09:06:39 作者:中國地理信息產業協會
6月9日,記者從武漢大學獲悉,該校在國家自然科學基金委重大研究計劃集成項目支持下,與華為MindSpore框架團隊共同研發全球首個遙感影像智能解譯專用深度學習框架武漢.LuoJiaNET和業界最大遙感影像樣本庫LuoJiaSET,日前在華為昇思社區上線。

首個遙感影像智能解譯專用深度學習框架上線.png
圖源:武漢大學
長期以來,遙感應用日新月異,遙感產業蓬勃發展,在進行遙感智能解譯應用開發時,專家們常被通用深度學習框架“小幅面、少量類型、尺度有限、通道有限”的特點所局限。因此,渴求具備“大幅面、多種類型、尺度變化大、通道多樣”特點的遙感專用框架。
據介紹,在中國科學院院士龔健雅教授指導下,組建以胡翔云教授為項目負責人,張覓副研究員、姜良存副研究員分別為LuoJiaNET和LuoJiaSET總體技術負責人的核心研究團隊,并匯集武漢大學遙感信息工程學院、測繪遙感信息工程國家重點實驗室、計算機學院的中青年學術骨干。
武漢.LuojiaNET提供一套新的深度學習框架和遙感場景分類、目標檢測、地物分類、變化檢測、多視角三維重建等五大類基礎遙感應用模型,LuoJiaSET提供了可擴展的遙感解譯大規模樣本集,可為遙感應用開發提供國產化、自主可控“全棧式”便捷工具。
針對遙感影像“場景-目標-像素”多層級任務的應用需求,研究團隊從底層架構開始,以計算流圖(圖)為中心,兼顧遙感探測機理模型(模)和地學知識圖譜(譜)的特性,并與全場景AI框架昇思MindSpore深度融合,最終形成“圖-模-譜”融合的遙感影像智能解譯專用框架——LuojiaNET。
同時,遙感專用框架LuojiaNET充分考慮多維時空譜特性,滿足高效靈活的內存自動擴展、尺度與通道的自適應優選等要求,完成符合遙感特性的多維度應用設計,可支持CPU、GPU、NPU等多種硬件設備。如在大幅面處理上,使用算子等價分解的分布式計算方式,對整張大幅遙感影像進行直接處理;又如進行通道選擇時,使用數據通道自適應優選模塊,對高光譜遙感影像直接完成分類;再如經大量實驗表明,在植被指數、干旱指數、建筑物指數、地形指數等。
從現狀出發,針對現有樣本庫普遍存在的“分類體系不統一、傳感器種類單一、模型泛化能力弱”等問題,LuoJiaSET是滿足OGC標準的業界最大遙感影像樣本數據集。
據悉,武漢.LuoJiaSET對不同的遙感任務建立統一分類體系,形成樣本要素的采集要求、內容和流程規范,可支持多級別、多類型遙感影像樣本庫的采集、制作、管理、共享、應用,大幅提升影像標注效率。
來源:科技日報;記者 吳純新 通訊員 吳江龍)

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