应急遥感制图中敏感目标自动检测与隐藏方法.docx

在应急遥感制图中，敏感目标的自动检测与隐藏是一项关键任务，旨在保护国家安全，同时确保遥感影像数据能够及时有效地服务于灾害响应和应急决策。传统的处理方法依赖于人工或半自动手段，效率低下，易受人为因素影响，且隐藏效果往往不尽如人意。随着深度学习技术的发展，尤其是生成式对抗网络(GAN)模型的出现，为这一问题提供了新的解决方案。 GAN模型在图像生成领域表现出强大的潜力，能够快速自动化地处理图像，符合应急遥感制图的高时效性要求。然而，直接应用GAN模型处理遥感影像会面临计算资源消耗大、可能破坏正常影像信息等问题，因此需要针对性的改进。 本文提出了一种两阶段处理模型，结合目标检测模型和GAN模型来自动检测和隐藏敏感目标。使用Mask R-CNN模型进行目标检测，这是一种基于深度卷积神经网络的目标检测算法，能够在检测到目标的同时生成精确的分割Mask。Mask R-CNN在Faster R-CNN的基础上增加了分割分支，通过ResNet、FPN、RPN、ROI Align和FCN等组件，能够捕捉目标的多层次语义信息并进行精细化分割。 一旦检测到敏感目标，接下来采用Deepfill模型进行脱密处理。Deepfill模型根据Mask信息直接处理目标区域，生成修复后的影像，从而达到隐藏目标的效果。这种两阶段模型可以降低计算复杂度，提高处理效率，特别适合应急场景下的遥感影像处理。 这个方法通过集成先进的深度学习模型，实现了遥感影像中敏感目标的高效、准确检测与隐藏，有助于提升应急遥感制图的安全性和效率，满足灾害应对的紧迫需求。未来的研究可以进一步优化模型性能，如增强模型的鲁棒性，减少敏感目标的遗漏，以及提高修复图像的质量，以更好地服务于实际应用。