基于深度学习的测绘工程影像自动解译方法探索

引言

随着遥感技术的迅猛发展和测绘需求的日益增长，传统的人工影像解译方法已难以满足大规模、高效率的测绘工程需求。影像自动解译技术应运而生，成为现代测绘工程中的重要研究方向和关键技术手段。该技术通过计算机自动分析和理解遥感影像中的信息，大大提高了测绘工作的效率和精度。本文旨在系统探讨测绘工程中影像自动解译分析的技术原理、方法体系及应用实践。

1、深度学习与影像自动解译的基本概念

深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是通过构建多层次的神经网络模型，从数据中自动学习特征表示，与传统机器学习方法相比，深度学习能够处理更复杂的数据结构，并在大规模数据集上表现出优越的性能。在测绘工程影像解译中，常用的深度学习模型主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。CNN特别适合处理具有网格结构的数据，如图像；RNN则擅长处理序列数据；GAN则通过生成器和判别器的对抗训练，能够生成高质量的合成数据。这些模型通过不同的网络结构和学习机制，为测绘影像解译提供了多样化的解决方案。影像自动解译是指利用计算机技术对遥感影像进行自动分析和理解的过程，其核心目标是通过算法模拟人类视觉认知，从影像中提取有价值的地理信息。这一技术起源于 20 世纪 60 年代，随着计算机技术和模式识别理论的发展而不断进步，在测绘工程中，影像自动解译主要应用于地形图制作、地物分类、变化检测等方面，其基本原理是通过数字图像处理技术，将影像中的像素或对象与真实世界中的地物建立对应关系，这一过程通常包括影像预处理、特征提取、分类识别等多个环节，随着深度学习等人工智能技术的发展，现代影像自动解译系统已经能够实现较高精度的自动化分析。

2、基于深度学习的测绘工程影像自动解译方法分析

2.1、锐化滤波

无人机遥感影像有时受分辨率不高、覆盖地物较少等采集条件限制，导致特征点提取数量不足，因此需要对影像进行锐化滤波，增强影像细节。常用的影像锐化方法有很多，本文采用基于卷积的锐化滤波器方法。通过锐化滤波，能得到更多的特征点，但是特征点存在离散分布的情况，即不是均匀分布的，过于稀疏分布的特征点不能起到有效地匹配影像的作用，过于密集分布的特征点又耗费更多的运算时间，却对影像匹配没有起到有益的作用，为了解决这个问题，需要有针对性地对特征点的提取方式进行改善。由于图斑勾画不准导致的图斑范围与审批红线范围不相同的，按照实际建设占地情况，判定是否违法，并予以说明[1]。

2.2、测绘工程影像自动解译的深度学习方法

针对测绘工程影像的特点，我们提出了基于深度学习的自动解译方法框架。首先，采用卷积神经网络进行影像特征提取，利用其局部连接和权值共享的特性，有效捕捉影像中的空间特征。针对高分辨率影像，我们设计了多尺度特征融合策略，以提高对不同大小目标的识别能力。对于时序影像分析，我们结合了循环神经网络的长短期记忆（LSTM）单元，捕捉时间维度上的变化特征。此外，针对标注数据稀缺的问题，我们引入了生成对抗网络进行数据增强，通过生成逼真的合成影像扩充训练集。整个框架采用端到端的训练方式，通过反向传播算法优化网络参数，实现从原始影像到解译结果的高效映射。

2.3、实验设计与结果分析

为验证所提方法的有效性，我们在多个公开测绘影像数据集上进行了实验。实验设置了不同的对比组，包括传统机器学习方法和不同的深度学习模型。评价指标采用了像素精度、交并比（IoU）和F1 分数等常用指标。

实验结果表明，我们提出的方法在建筑物提取、道路识别等地物分类任务上取得了显著优于传统方法的效果。特别是在复杂场景下，深度学习模型展现出更强的鲁棒性。消融实验进一步验证了各模块的有效性，如多尺度特征融合对提高小目标检测率的重要作用。此外，数据增强策略显著缓解了标注数据不足的问题，使模型性能提升了 15% 以上[2]。

2.4、影像自动解译的关键技术

影像预处理是自动解译的首要环节，其目的是消除影像中的噪声、增强有用信息，常用的预处理技术包括辐射校正、几何校正、影像融合等，辐射校正用于消除传感器和大气条件造成的辐射畸变，几何校正则解决因传感器姿态和地形起伏引起的几何变形问题，影像融合技术可以将不同分辨率、不同传感器的影像数据进行整合，提高影像的信息含量；传统方法主要依靠光谱特征、纹理特征和形状特征等。光谱特征反映地物的反射特性，纹理特征描述影像局部区域的灰度变化规律，形状特征则刻画地物的几何形态。近年来，深度学习技术特别是卷积神经网络（CNN）在特征提取方面表现出色，能够自动学习影像的层次化特征表示；分类算法是将提取的特征映射到特定地物类别的关键步骤，传统的分类方法包括最大似然分类、支持向量机（SVM）等，最大似然分类基于贝叶斯理论，假设各类别特征服从正态分布；SVM则通过寻找最优分类超平面实现类别分离。近年来，深度学习分类器如深度神经网络（DNN）和卷积神经网络在分类精度上取得了显著突破，成为当前研究的热点[3]。

3、影像自动解译的应用案例分析

在土地利用分类方面，影像自动解译技术已得到广泛应用。以某地区高分辨率遥感影像为例，采用深度学习方法实现了耕地、林地、水域等七类地物的自动分类。通过与传统最大似然分类方法对比，深度学习方法将总体分类精度从 82% 提升至 91% ，显著提高了分类效果。特别是在区分光谱特征相似的植被类型方面，深度学习方法展现出明显优势。城市规划领域也大量应用了影像自动解译技术，通过时序影像分析，可以自动监测城市扩张、建筑物变化等信息，某研究利用多时相卫星影像，结合变化检测算法，成功识别了五年间城市建成区的变化情况，这种方法不仅提高了监测效率，还为城市规划决策提供了客观依据。实验表明，自动解译的变化检测结果与人工解译的一致性达到 88% ，大大减轻了人工工作量[4]。

结束语

影像自动解译技术作为测绘工程的重要支撑，已经展现出巨大的应用价值和发展潜力，本文系统梳理了该技术的基本原理、关键方法和应用案例，并探讨了当前挑战和未来方向。研究表明，深度学习等新兴技术显著提升了自动解译的精度和效率，为测绘工程提供了强有力的技术支持。未来需要进一步加强基础理论研究，突破技术瓶颈，推动影像自动解译技术向更智能、更高效的方向发展，为数字中国建设和智慧社会发展做出更大贡献。

参考文献

[1]李程程,张红华,许延丽,等.人工智能背景下“无人机测绘技术”专业课程改革探索[J].科技与创新,2024,(05):146-148.

[2]杨婕,赵惊涛,盛同杰,等.基于深度学习的干热岩绕射波属性融合裂缝 分析[J].新疆地质,2023,41(S1):69.

[3]胡腾飞,郑灿辉,袁红,等.基于深度学习的地物要素智能提取系统设计[J].测绘与空间地理信息,2023,46(S1):142-144+148.

[4]刘波,杜梓维,刘华,等.基于模型迁移的遥感影像场景分类方法对比研究[J].东华理工大学学报(自然科学版),2022,45(02):167-176.