基于改进Faster R-CNN的高分遥感影像储油罐检测与信息提取

摘要

快速获取储油罐分布、体积等信息对于估算全球各国当前石油储备具有重要意义.针对高分辨率卫星遥感影像中储油罐目标快速搜索、罐体体积估算等问题,以高分二号影像为数据源,引入深度学习方法,建立了储油罐目标遥感影像样本集,通过使用改进特征提取网络和优化区域建议网络等策略,优化原始Faster R-CNN模型.实验表明,相比原始Faster R-CNN,mAP值提高了6.39％,实现了遥感影像储油罐目标的高精度检测.之后,基于检测罐体阴影的亚像元分析准确提取阴影长度,通过遥感成像阴影空间几何关系计算罐体高度,结合Hough变换获取的罐体半径,实现了罐体体积的快速估算.利用所提出的方法可以快速检测储油罐目标,提取油罐阴影并估算油罐高度,油罐体积估算的平均相对误差为2.37％,说明该方法具有较高的可行性.