城市卫星遥感图像语义分割系统

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1 系统概述

1.1 开发背景与意义

随着城市化进程的持续推进，城市空间结构不断演变，土地利用类型与地表覆盖格局呈现出高度复杂化与动态变化特征。建筑密度增加、道路网络扩展以及绿地与水体分布的变化，使得城市空间精细化管理与科学决策对遥感信息的依赖程度不断提升。

城市卫星遥感影像因其覆盖范围广、获取周期短、时效性强等优势，已成为城市规划、城市更新评估、生态环境监测与资源管理等领域的重要数据来源。然而，传统遥感图像解译方法多依赖人工经验或基于规则的特征工程，如人工目视解译、阈值分割或浅层机器学习方法。这类方法不仅效率较低，而且对不同区域、不同成像条件下的数据泛化能力有限，难以满足大规模、高精度城市地物识别的需求。

近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了突破性进展，尤其是在语义分割任务中，以 UNet 为代表的编码器–解码器结构模型在像素级分类方面表现出优异性能。该类模型能够自动学习多层次特征表达，有效融合局部细节信息与全局语义信息，特别适用于结构复杂、尺度多样的城市遥感影像分析任务。

基于此背景，本系统依托 PyTorch 深度学习框架，设计并实现了一套面向城市卫星遥感图像的语义分割系统，旨在提升城市地物信息提取的自动化程度与分割精度，为城市空间分析与决策支持提供可靠的数据基础。

1.2 系统目标

本系统围绕城市遥感语义分割应用需求，设定了以下主要开发目标：

1. 构建一套完整、规范的城市卫星遥感图像语义分割训练与推理流程，实现从数据加载到模型输出的全流程自动化；
2. 基于深度学习模型，实现对多类别城市地物（如建筑、道路、绿地、水体等）的像素级精细化分类，提高城市地表覆盖信息提取的准确性；
3. 支持 GPU 加速与混合精度训练机制，在显存资源受限的硬件条件下提升模型训练效率与系统运行稳定性；
4. 采用模块化系统设计，增强程序的可扩展性与可维护性，便于后续模型结构、数据集规模及应用场景的扩展与升级。

2 系统开发环境

2.1 硬件环境

本系统硬件配置要求如下：

项目配置说明

CPU x86 架构多核处理器

GPU NVIDIA GPU（4GB 显存）GTX1060TI （个人建议用3060以上）

内存≥ 16GB

存储≥ 100GB 可用磁盘空间

上述硬件环境能够满足中等规模城市遥感数据的模型训练与实验需求，同时具有较好的通用性和可复现性。

2.2 软件环境

系统开发与运行所依赖的软件环境如下表所示：

软件版本

操作系统Windows 10

Python3.8 及以上

PyTorch2.x

CUDA与显卡驱动版本匹配

OpenCV4.x

Anaconda用于 Python 环境管理

采用 Anaconda 进行环境管理，有助于依赖库的统一配置与版本控制，提高系统部署的稳定性。

3 系统总体设计

3.1 系统架构

系统整体采用模块化设计思想，将城市遥感语义分割任务划分为多个功能清晰、相互独立的模块，以提高系统的可读性和可维护性。各模块之间通过清晰的数据接口进行交互，形成完整的处理流程。

系统总体流程可概括为：

遥感影像数据 → 数据预处理 → 模型训练 → 模型评估 → 分割结果输出

该流程覆盖了从原始遥感影像输入到最终分割结果生成的全过程。

3.2 功能模块划分

系统主要功能模块及其功能说明如下表所示：

模块化设计使系统在保持结构清晰的同时，便于后续引入新的模型结构或评价指标。

4 数据处理模块设计

4.1 数据组织形式

系统采用图像与标签一一对应的方式组织遥感数据，目录结构如下所示：

data/ └── train/ ├── images/ │ ├── xxx.png │ └── ... └── masks/ ├── xxx.png └── ...

其中，images目录存储原始城市遥感影像，masks目录存储与之对应的语义分割标签图像。标签图像中不同像素值代表不同的地物类别。

4.2 数据读取与预处理

系统使用 OpenCV 库对遥感影像进行读取，并在数据加载阶段完成必要的预处理操作，包括：

• 将不同尺寸的遥感影像统一调整为模型输入所需的尺寸；
• 对影像像素值进行归一化处理，增强模型训练的数值稳定性；
• 将标签图像映射为类别索引形式，便于损失函数计算。

考虑到 Windows 平台在多进程数据加载时容易产生较高的内存开销，系统在数据加载阶段采用单进程读取方式，以提高运行稳定性并避免不必要的内存占用。

5 模型设计

5.1 UNet 网络结构

本系统选用 UNet 作为核心语义分割模型。UNet 是一种典型的编码器–解码器结构网络，广泛应用于医学影像和遥感影像语义分割任务。

其结构主要包括两部分：

• 编码器（Encoder）：通过多层卷积和下采样操作逐步提取高层语义特征；
• 解码器（Decoder）：通过上采样操作逐步恢复特征图的空间分辨率，实现像素级预测。

UNet 能够在保证高层语义表达能力的同时，较好地保留空间位置信息，适用于城市遥感影像中建筑、道路等目标的精细化分割。

5.2 跳跃连接设计

UNet 网络中引入跳跃连接（Skip Connection），将编码器阶段的特征图与解码器阶段的特征图进行拼接，从而弥补下采样过程中造成的空间信息损失。

该设计使模型在恢复分辨率时能够同时利用高层语义信息和低层细节特征，对于尺度差异明显、边界复杂的城市地物目标具有重要意义。

6 模型训练与优化

6.1 训练流程

模型训练过程主要包括以下步骤：

1. 从数据集中读取一批遥感影像及其对应标签；
2. 将影像输入 UNet 模型进行前向传播，获得预测结果；
3. 计算预测结果与真实标签之间的损失值；
4. 进行反向传播并更新模型参数；
5. 重复上述过程直至完成设定的训练轮数。

整个训练流程在 GPU 环境下执行，以加快模型收敛速度。

6.2 损失函数设计

针对城市遥感语义分割任务中普遍存在的类别分布不均衡问题，系统采用组合损失函数进行优化，包括：

• 交叉熵损失（Cross Entropy Loss），用于保证整体分类精度；
• Dice 损失（Dice Loss），用于增强模型对小目标类别的识别能力。

组合损失函数能够在提升整体分割精度的同时，改善模型对道路、水体等细粒度目标的分割效果。

6.3 混合精度训练

为降低显存占用并提高训练效率，系统引入自动混合精度（AMP）训练机制。通过在保证数值稳定性的前提下使用低精度计算，有效缓解了显存受限环境下的训练压力，使模型能够在 4GB 显存 GPU 上稳定运行。

7 模型保存与结果输出

在模型训练过程中，系统会按照设定策略定期保存模型权重文件，以便于后续模型推理、继续训练或实验复现。所有模型文件统一存储于指定目录，便于管理和版本控制。

8 系统特点与创新点

本系统具有以下特点与优势：

• 面向城市遥感语义分割任务进行针对性设计；
• 基于 UNet 模型结构，兼顾分割精度与计算效率；
• 引入混合精度训练机制，适配低显存 GPU 环境；
• 采用模块化设计，具备良好的扩展性与可维护性。

9 总结

本文档系统性地介绍了基于 UNet 模型的城市卫星遥感图像语义分割系统的设计与实现过程。该系统能够有效完成多类别城市地物的自动分割任务，在城市规划、城市更新评估及生态环境分析等应用场景中具有较好的应用前景。

详细设计部分：

一、系统总体设计与模型选择

1.1 任务定义

本研究以城市卫星遥感影像为研究对象，目标是实现对城市地物类型（如建筑、道路、绿地、水体等）的像素级精细分类，即语义分割任务。该任务要求模型不仅识别地物类别，还需精确刻画其空间边界，具有较高的空间分辨率要求。

1.2 模型选择依据

综合考虑以下因素：

• 城市遥感影像地物类型复杂、尺度差异大；
• 数据集中小目标（道路、狭窄绿地）占比高；
• 样本数量有限；
• 实验硬件资源受限（4GB GPU）。

本系统选用UNet 语义分割模型作为核心模型，其主要优势包括：

1. 编码器–解码器结构适合像素级预测任务；
2. 跳跃连接（Skip Connection）有助于保留高分辨率空间细节；
3. 在中小样本遥感数据上表现稳定；
4. 模型结构清晰，易于实现与扩展。

二、UNet 模型结构与实现原理

2.1 UNet 整体结构原理

UNet 由三部分组成：

1. 编码器（Encoder）：逐层下采样，提取高层语义特征；
2. 解码器（Decoder）：逐层上采样，恢复空间分辨率；
3. 跳跃连接（Skip Connection）：融合低层空间信息与高层语义信息。

整体思想是：

“先压缩理解，再精细还原”

2.2 编码器实现原理（下采样）

原理说明（人话版）

• 通过卷积提取特征；
• 通过最大池化减小特征图尺寸；
• 随着层数加深，特征从“纹理”变为“语义”。

代码参考

class DoubleConv(nn.Module): def __init__(self, in_ch, out_ch): super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_ch), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(out_ch, out_ch, 3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_ch), nn.ReLU(inplace=True) ) def forward(self, x): return self.conv(x)

📌 说明：

• 两次 3×3 卷积：增强特征表达能力；
• padding=1：保持特征图尺寸不变；
• BatchNorm + ReLU：提升训练稳定性。

2.3 解码器实现原理（上采样）

原理说明

• 使用反卷积或插值进行上采样；
• 与对应编码层特征拼接；
• 通过卷积恢复细节信息。

关键代码

x = self.up(x) x = torch.cat([skip, x], dim=1) x = self.conv(x)

📌 解释：

• skip：来自编码器的高分辨率特征；
• torch.cat：通道维拼接，实现语义 + 空间信息融合；
• 这是 UNet 能精确分割城市道路、建筑边缘的关键。

2.4 跳跃连接的作用（重点）

在城市遥感图像中：

• 建筑边缘清晰但尺度小；
• 道路细长、容易在下采样中丢失。

跳跃连接的作用是：

把“浅层的空间细节”直接送到解码器，防止被压缩丢失

这是 UNet 特别适合城市遥感的根本原因之一。

三、数据读取与预处理实现

3.1 数据读取方式

本系统采用torch.utils.data.Dataset自定义数据集，结合 OpenCV 读取遥感影像。

img = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR) img = img.astype(np.float32) / 255.0

原理说明：

• 使用imdecode解决中文路径问题；
• 像素值归一化至[0,1]；
• 保证输入数据分布稳定，利于模型收敛。

3.2 输入尺寸统一

img = cv2.resize(img, (image_size, image_size)) mask = cv2.resize(mask, (image_size, image_size), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

📌 原理：

• 保证 batch 内张量维度一致；
• mask 使用最近邻插值，避免类别混合。

四、模型训练流程与实现机制

4.1 前向传播

with autocast(device_type='cuda'): logits = model(img) loss = criterion(logits, mask)

原理：

• 使用 AMP（自动混合精度）：
• 降低显存占用；
• 提高训练速度；
• logits 输出尺寸为[B, C, H, W]。

4.2 损失函数设计

组合损失（示例）

loss = ce_loss + dice_loss

原理说明：

• 交叉熵损失：保证类别区分；
• Dice 损失：缓解类别不平衡问题；
• 特别适合“城市中道路、水体占比小”的场景。

4.3 反向传播与参数更新

scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update()

📌 说明：

• AMP 下必须使用GradScaler；
• 避免梯度下溢；
• 保证训练稳定。

具体训练代码：

ccf城市遥感图像数据集：

项目初步训练效果：