本文是一篇计算机论文，本文进一步探索并行训练和分布式识别在地质露头遥感图像语义分割任务中的应用。并行训练和分布式识别可以大幅缩短训练时间，提高模型的训练效率和准确率，从而更好地满足地质露头遥感图像语义分割任务的需求。
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
石油被誉为工业的血液，是一种极其重要的战略性资源。在石油地质领域中，地质露头是分析油气储集体结构和成因的最直观资料之一。地质领域中称出露的地质现象为露头，通过对地质露头的特征进行研究，地质学家可以了解地下储层的地质情况，例如地层厚度、岩性、构造、断裂、褶皱等。这对于石油勘探和开采具有重要的指导作用，是石油地质研究的重要组成部分。
传统的地质勘探方式主要依赖于地质领域专家进行现场观察、记录和分析，而这种方法存在主观性引起的误差问题。为了解决这一问题，数字露头技术应运而生。数字露头技术利用数字化技术对地质露头的空间属性和纹理特征进行重构，实现对野外地质露头场景的真实恢复，从而实现对地质露头特征的精细化三维空间分析。近年来，随着深度学习技术和遥感技术的不断发展，数字露头技术得到了重要的技术支持。这种支持使得研究人员可以在减少勘探成本的同时，准确高效地完成对地质目标的勘探工作。
随着遥感技术的不断发展，地质领域专家已经开始将遥感技术应用到了地质勘探和资源探测中。其中，地质露头遥感数据是指利用遥感技术获取地表上暴露的地形、岩石和构造等地质信息的一种数据，这些数据通常由无人机或卫星等遥感平台获取。相较于传统的地质露头数据，地质露头遥感数据具有范围更大、分辨率更高等优势，有助于地质领域专家对大尺度地质现象的研究。同时，遥感技术可以通过非接触的方式实现对地质露头目标区域进行准确高效的观测，从而显著降低勘探工作的危险性。地质领域专家通过数字化技术对获取的地质露头遥感数据进行处理，得到数字露头，进一步提取和精细化地质信息，从而使得地质信息得到更加准确、详尽的描述和表达。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 地质露头遥感图像语义分割方法国内外研究现状
在计算机视觉领域的研究中，语义分割是其中的一项重要任务。其主要目的是根据像素级别的语义信息，将输入图像分割成不同的区域，并为每个像素分配一个对应的语义标签。相对于其他计算机视觉任务，语义分割能够提供更为精细和准确的图像分析结果。因此，语义分割方法已经被应用于医学图像分析、卫星遥感图像分析和地质知识提取等任务中。陈静诗[1]将语义分割方法应用于内窥镜白内障图像分割，将自监督与注意力机制相结合，改善了分割的性能。Targosz等人[2]将语义分割方法应用于人类卵母细胞识别，对DeepLabV3+进行改进提高了卵母细胞的识别精度，并可以被作为预定义网络用于其他任务。陈柯兵[3]等人将语义分割方法应用于高分辨率卫星遥感影像，用于提取河道崩岸信息。Scepanovic等人[4]将语义分割方法应用于地表覆盖分类任务，证明了语义分割模型在利用卫星SAR图像进行土地覆盖映射方面具有适用性和高准确性。王俊华[5]将语义分割方法应用于无人机图像岩性分类任务，证明了在高原难进入区开展无人机遥感图像岩性提取的可行性。胡广[6]将语义分割方法应用于地震勘探领域的断层解释，减少了传统人工解译方式中的人为干预以及错误的发生，并大幅度提高了断层解释的效率。Saxena等人[7]将语义分割方法应用于砂岩薄片分割任务，对矿物学的研究提供了重要的帮助。张子明[8]将语义分割方法应用于地质露头裂缝和地层的信息提取任务，并对U-Net神经网络进行改进，提高了语义分割方法提取地质露头信息的精度和效率。
语义分割方法需要大量像素级标注，但人工标注的经济成本和时间成本很高，因此研究人员正在将注意力转向弱监督学习[9]。在这方面，Budd等人[10]调研了医学图像分析中的主动学习和基于人在回路的深度学习的研究进展，发现这些技术在医学图像分析领域具有优势和发展潜力。Van Engelen和Hoos[11]对半监督学习的研究进展进行了调研，并提出了一种新的半监督分类算法。Zhuang等人[12]调研了迁移学习的研究进展，并对迁移学习的机制和策略进行了全面总结和解读。Schmitt等人[13]将弱监督学习应用于遥感领域的高分辨率大比例尺土地覆盖制图中，为未来的弱监督学习的应用提供了一个新的思路。这些研究为降低语义分割方法对标注样本的需求提供了有效的解决方案，使得已有标注数据可以更充分的应用于模型训练，进而提高语义分割模型的性能。
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第二章 基于人在回路的地质露头遥感图像语义分割技术原理
2.1 基于人在回路的地质露头遥感图像语义分割框架
人在回路技术是一种通过人机交互、迭代式地完成任务的方法，可以应用到多个领域。在机器学习领域，人在回路技术将领域专家的知识和机器学习相结合，通过交互式的方式提高机器学习算法的性能。人在回路技术的基本流程包括以下步骤：首先，领域专家手动标注一部分样本，并使用这一部分样本训练初始模型。其次，对训练好的模型进行评估，如果模型表现不佳，平台会使用主动学习的样本查询策略选择出一些有价值的样本，交给领域专家再次标注。最后，使用标注好的样本数据重新训练模型，不断迭代这个过程直到达到模型预期性能或标注预算为止。如图2.1为人在回路的框架图
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随着遥感技术的不断发展，地质领域专家可以通过遥感技术获取到大量有效的地质露头图像。然而，在进行地质露头智能分析之前，需要对这些图像进行人工手动标注。由于地质露头遥感图像的数据量巨大且复杂度高，地质领域专家对这些样本进行手动标注的效率和准确度都得不到保证。因此，本文将地质露头遥感图像语义分割方法融入到人在回路技术的框架中，将地质领域专家的知识和经验与地质露头遥感图像语义分割方法相结合，通过人在回路框架中的反馈机制不断对模型进行迭代，每次都选择出最有价值的样本，请求地质领域专家进行标注，减少样本标注的需求，从而降低了人力和物力成本。此外，本文还将地质露头遥感图像语义分割模型库与人在回路框架相结合，并对不同的模型进行分类管理和版本管理。
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2.2 基于人在回路的地质露头遥感图像语义分割相关技术原理
本节在介绍基于人在回路的地质露头遥感图像语义分割框架的基础上，对实现该框架所需使用的相关技术原理进行了详细介绍。具体来说，本节讨论了地质露头遥感图像语义分割、主动学习、图像标注工具、深度学习模型库和神经网络结构搜索技术。
2.2.1 地质露头遥感图像语义分割相关技术
近年来，随着计算机硬件计算能力的不断提高，深度学习技术也在迅速发展。在图像识别领域，对识别细粒度的要求越来越高，因此深度学习语义分割方法受到了广泛的关注和研究。语义分割技术是指使用深度学习算法将图像中的每个像素进行分类，而地质露头遥感图像语义分割是指使用深度学习算法将地质露头遥感图像中的每个像素进行分类，精确地分割出不同的地质对象，如裂缝、溶洞和断层等。地质露头是地质领域非常重要的研究对象，所以，地质学者们逐渐将注意力放在使用语义分割方法对地质露头进行研究上。下面将对一些研究人员在地质露头遥感图像中使用语义分割方法的相关研究进行详细的介绍。
Malik等人[62]将语义分割方法应用到了地质数字露头图像的多岩石类型分割当中，这是首次使用语义分割方法来分割多种岩石类型。在沉积学的研究中，沉积岩的识别和分类至关重要，但传统的人工研究方法需要大量的观察和数据收集时间。所以该研究将高分辨率数码相机拍摄的图像作为样本，使用U-Net和LinkNet语义分割网络对岩石图像中的砂岩、泥岩和背景等多个类别进行识别和分割。他们还将Resnet34、Inceptionv3、VGG16和Efficientnetb7这四种网络模型作为两种语义分割网络模型的骨干网络分别进行了实验，实验结果表明，以Efficientnetb7为骨干网络的LinkNet具有最佳的性能。
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第三章 主动学习地质露头遥感样本查询策略研究 ............................ 22
3.1 主动学习地质露头遥感样本查询策略 ........................... 22
3.1.1 基于模型不稳定性的样本查询策略.......................... 22
3.1.2 基于样本冗余度的样本查询策略 .............................. 24
第四章 地质露头遥感图像语义分割模型库研究 ................... 35
4.1 地质露头遥感图像语义分割相关数据介绍 ................................ 35
4.1.1 地质露头遥感图像数据 .......................... 35
4.1.2 地质露头遥感图像语义分割模型数据 .................. 36
第五章 基于人在回路的地质露头遥感图像语义分割平台 ................ 52
5.1 平台总体设计 ................................. 52
5.1.1 平台开发的主要目标 ............................ 52
5.1.2 平台功能模块设计 ............................. 53
第五章 基于人在回路的地质露头遥感图像语义分割平台
5.1 平台总体设计
5.1.1 平台开发的主要目标
随着地质露头遥感图像数量的快速增加，传统的本地存储方式已经无法满足数据共享和数据交换等需求，特别是在多个专家需要同时对图像进行标注处理时，传统方法需要进行线下数据拷贝传输，浪费大量时间。同时，语义分割技术在地质露头遥感领域得到了广泛应用，但在模型训练过程中产生的大量模型文件难以管理。因此，平台开发的主要目标如下：
1.构建数据集管理模块，将地质露头遥感图像进行统一的存储和管理，使地质领域专家或工作人员可以在线查看所有已共享数据集，并能够下载自己需要的数据，提高数据共享效率，解决数据交换困难问题。
2.构建样本库管理模块，将已标注和已识别的地质露头遥感样本进行统一的存储和管理。这样地质领域专家或工作人员可以在线查看已共享的标注样本和已使用语义分割模型识别的样本，从而提高地质知识查看的效率。
3.构建图像标注模块，将样本标注工具集成到web平台。该模块允许地质领域专家在线对图像进行标注，无需受时间和空间限制，从而显著提高数据标注效率。此外，已经标注的图像可以被共享，这使得其他专家可以直接查看和使用这些标注数据，而无需重复标注相同的图像。
4.构建模型库管理模块，规范化管理平台中所有模型，并将主动学习和神经网络结构搜索技术整合到平台中。主动学习技术通过样本查询策略选择最优数据请求地质领域专家标注，从而降低标注成本并提高模型训练效率。神经网络结构搜索技术则能够辅助地质领域专家搜索出最优的网络结构，从而节省了地质领域专家重复构建模型的时间。这些技术的应用能够帮助地质领域专家更快地训练高质量的模型，提高工作效率，并为未来的科学研究和应用提供更好的数据支持。
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结论
随着遥感技术的快速发展，地质露头数据正从传统的人工采集方式向基于遥感技术的采集方式转变。尽管语义分割技术在分析海量地质露头遥感图像数据方面表现出色，但由于其缺乏标注信息，语义分割模型的训练仍受到很大限制。本文提出了一种基于人在回路的方法，将地质领域专家的经验纳入语义分割模型的训练和管理中，设计并实现了一种基于人在回路的地质露头遥感图像语义分割平台。本文的主要研究成果如下：
1.设计出主动学习地质露头遥感样本串行组合查询策略。根据地质遥感数据具有连续性的特征，提出了一种基于模型不稳定性和样本冗余度结合的串行组合主动学习样本查询策略。该策略结合历史模型对样本查询的潜在影响，将模型的不稳定性考虑在内，利用样本冗余度再次优选样本，从而减少领域专家对相似遥感图像标注的数量，提高了地质露头遥感图像标注的效率。
2.对地质露头遥感图像语义分割模型库进行了研究。通过对地质露头遥感图像数据和语义分割模型数据进行分析，提出了数据管理的需求。分别从模型生命周期、版本管理、分类框架和交换机制四个角度对语义分割模型管理进行了设计。并构建地质露头遥感图像语义分割模型库，对整个语义分割模型训练过程中产生的所有模型进行统一管理，为模型的追溯和管理提供了便利。此外，将神经网络结构搜索方法引入到平台中，通过自动化机器学习的方式搜索适合地质露头遥感数据的网络结构，从而减少领域专家针对特定地质研究任务训练模型所需人力成本。
3.构建了基于人在回路的地质露头遥感图像语义分割平台——Outcropseer。根据深度学习模型的生命周期，以及人在回路技术的理论指导。本文将语义分割模型构建流程以可视化的方式展示在平台中，让地质领域专家易于参与到语义分割模型构建过程中。平台的主要功能包括：数据集管理、样本库管理、图像标注、模型训练、模型库管理等。
参考文献（略）