【深度学习|学习笔记】自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）在遥感领域中的典型应用案例及其在小样本学习中的作用，附代码。

【深度学习|学习笔记】自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）在遥感领域中的典型应用案例及其在小样本学习中的作用，附代码。

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自监督学习在遥感领域的具体应用案例

遥感图像（RSI）面临两大挑战：

1. 高分辨率、多模态、时间序列复杂
2. 标注成本高（需专家手动标注）

因此，自监督学习（SSL）成为遥感图像表征学习的重要途径，在如下任务中表现突出：

案例 1：遥感图像分类中的对比学习（SimCLR）

➤ 应用场景：

• 大规模遥感图像（如NWPU-RESISC45）分类任务
• 利用无标签图像构建视觉特征表示，提升分类性能

➤ 算法流程（基于 SimCLR）：

1. 从遥感影像中切分图像块（如256×256）
2. 对每张图像生成两种随机增强视图（crop、旋转、颜色扰动等）
3. 通过编码器提取特征（如ResNet）
4. 使用对比损失（NT-Xent loss）拉近正样本对、推远负样本对
5. 冻结编码器，在下游分类任务中微调

➤ PyTorch代码简化示例：

import torchvision.transforms as T
from torchvision.models import resnet18
import torch.nn as nn# 数据增强用于生成两个视图
transform = T.Compose([T.RandomResizedCrop(224),T.RandomHorizontalFlip(),T.ColorJitter(0.4, 0.4, 0.4),T.RandomGrayscale(p=0.2),T.ToTensor()
])# 编码器网络 + 投影头
class SimCLR(nn.Module):def __init__(self, base_model):super().__init__()self.encoder = nn.Sequential(*list(base_model.children())[:-1])self.projection = nn.Sequential(nn.Linear(512, 256),nn.ReLU(),nn.Linear(256, 128))def forward(self, x):feat = self.encoder(x).squeeze()return self.projection(feat)

➤ 成效：

• 仅使用10%标签即可达到传统监督方法80%+的精度
• 在UC-Merced、AID等数据集上表现优异

案例 2：面向变化检测（CD）的掩码自编码（MAE）

➤ 应用场景：

• 时间序列遥感图像的变化检测（如建筑物增长、土地利用变化）

➤ 方法思想（Masked AutoEncoder, MAE）：

1. 输入图像进行patch划分
2. 随机mask掉75% patch
3. 编码器提取可见部分的特征
4. 解码器预测原图，恢复被mask部分
5. 利用预训练encoder作为下游变化检测的特征提取器

➤ 优点：

• 避免了对变化对标签的强依赖
• 适用于时序遥感（如哨兵-2或Landsat）

案例 3：面向目标检测的自监督预训练（如DINO）

➤ 应用场景：

• 检测遥感图像中的飞机、舰船、车辆等小目标
• 数据集中目标密集、标签稀缺

➤ 方法：

• 使用DINO或iBOT在ImageNet或RS数据上进行自监督预训练
• 再将encoder迁移至YOLO、DETR等检测框架中微调

➤ 效果：

• 少量标注下（10%标注）仍可达到与监督模型相近性能

自监督预训练在小样本学习中的优势与策略

1. 优势机制

能力	SSL带来的优势
表征能力	通过无标签学习通用特征
泛化能力	降低对特定数据集的过拟合风险
小样本适应	预训练后仅需极少样本即可微调
领域适应（Domain Adapt）	可对不同时空/传感器数据迁移

2. 常见策略

策略 1：自监督预训练 + 下游微调（fine-tune）

• 使用大规模无标签遥感数据进行自监督预训练（如对比学习）
• 保留encoder参数
• 在目标数据集上微调分类器/检测器等

策略 2：冻结encoder + 小样本线性分类器训练（linear probe）

• 自监督学习固定特征提取器
• 用极少样本训练一个线性分类头

3. 应用成效（文献支持）

数据集	方法	标签比例	监督准确率	自监督微调准确率
UC Merced	SimCLR	10%	82.1%	85.3%
AID	MoCo v2	5%	76.5%	83.7%
SEN12MS（多光谱）	BYOL	1%	58.3%	72.9%

总结

特点	描述
自监督在遥感中的价值	利用海量未标注遥感数据，提升特征表示与小样本性能
适合任务	图像分类、变化检测、目标检测、多模态融合（光学+SAR）
有效模型	SimCLR, MoCo, MAE, BYOL, DINO, iBOT 等
对小样本的促进	提升泛化能力，降低样本需求，缓解遥感人工标注困难