43、深度学习在冰川区域监测与高光谱图像分类中的应用

深度学习在冰川区域监测与高光谱图像分类中的应用

1. 冰川区域监测

1.1 CNN优化与特征提取

在冰川区域监测中，使用了卷积神经网络（CNN）。均方误差（MSE）的计算公式为：
[MSE(y,y^0)=\frac{\sum_{i = 1}^{n}(y_i - y^0_i)^2}{n}]
其中，(y_i) 是训练批次中第 (i) 个数据的目标值，(y^0_i) 是CNN给出的检索值。

CNN的优化过程包含两个阶段：
- 前向传播阶段 ：输入训练样本，通过卷积核池逐层传输到输出层，计算前向传播阶段的预测值，并与目标值比较以获取两者之间的误差。
- 反向传播阶段 ：计算损失函数各参数的梯度，然后根据梯度和学习率更新各参数的梯度下降算法，使训练阶段的损失函数尽可能小。构建CNN时，使用了Python提供的Keras接口和TensorFlow深度学习框架。

1.2 SAR数据特征

• 速度信息 ：冰川主要由冰、雪和水组成，受季节交替、重力和压力影响，冰川冰沿运动方向有不同运动幅度，夏季快冬季慢，且周围多为岩石等静态环境。利用重复SAR强度图像，通过点状特征（PLF）和稳健相位相关（PC）算法来估计冰川表面运动。
• 纹理信息 ：纹理是图像分类的重要特征之一。二阶灰度共生矩阵（GLCM）是分析图像纹理特征的有效方法，它统计灰度图像中像素间灰度值的分布规律。对每个像素在四个方向生成GLCM，并与中心像素周围的八个邻域进行比较，