遥感影像语义分割SCI发文情况及学科发展研究分析

陈晓惠

(河南大学 图书馆，河南 开封 475000)

遥感是人类通过成像载荷远距离观测地球的一种重要手段，常见的成像方式有星载、机载。近年来，随着各种遥感专项的开展和商业遥感卫星的繁荣，人类可获得的遥感数据正在呈爆炸式增长。而传感器载荷技术的进步，也使得遥感数据呈现出高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率的三高特征。日益增多的遥感数据在人类的社会生活中起到了越来越大的作用，从国防安全到城市规划，从环境评估到精准农业，从目标检测到地物识别，越来越多的行业中出现了遥感的身影。

然而，与遥感数据获取能力形成鲜明对比的是其数据处理能力仍比较低下，遥感影像解译的自动化和智能化问题仍是制约遥感技术在实际应用的一个瓶颈问题。探索和解决自动智能的数据分析和信息解译，以满足遥感数据在国民经济建设、社会发展和国家安全的需要，实现“数据-信息-知识”的自动转化已成为遥感领域的一个重要研究问题[1-2]。

在遥感影像数据自动分析与智能解译的过程中，影像分割是其中一个关键技术。影像分割的目的是将一幅影像划分为若干个同质区域。根据分割结果中区域的大小和语义信息的多少，遥感影像分割可以进一步分为过分割和语义分割。其中，过分割技术也称之为超像素，其根据影像局部的光谱同质性，会将影像划分为较多的细碎过分割区域，亦即超像素。这些过分割区域虽然含有语义，但其语义信息较为简单，往往是最基本的语义单元，因此过分割结果常用于面向对象分析方法。目前常见的过分割方法有分水岭[3]、均值漂移[4]、SLIC[5]等。不同于过分割，语义分割的结果中，每一个类别都会对应一类具体的地物对象或地物覆盖，具有明确的语义含义。但是，遥感影像中普遍存在的“同物异谱”与“异物同谱”现象，为语义分割带来了挑战，传统的语义分割方法结果中往往存在大量细碎的误分结果，特别是在高空间和超高空间分辨率的遥感影像中。

近年来，人工智能技术的发展，尤其是深度卷积神经网络的发展，极大地促进了遥感影像语义分割的进步[6]。深度学习方法中端到端(end to end)技术的出现，令FCN、UNet、SegNet等模型在语义分割中可以刻画更细节的信息，使分割结果达到更高的精度。随着基于深度学习的方法在语义分割中应用的不断深入，语义分割方法也被细分为语义分割(Semantic segmentation)和实例分割(Instance segmentation)，其中，语义分割结果中地物语义层次相对较高，如树木、建筑、道路等；而实例分割更关注各单一对象的识别，即使这些对象可能属于同种地物类别，如每一个单独的房屋、每一辆汽车等。为了更好地把握语义分割技术在当前遥感影像处理中的国内外研究现状，更清晰地辨识语义分割和实例分割的发展情况，笔者详细分析了遥感影像语义分割研究近年来的SCI发文情况，并对该学科未来的发展趋势进行了分析和展望。

1 数据来源

本论文数据来源于ISI Web of Science平台下的SCIE数据库，以主题= ("remote* sens* "AND("semantic segmentation"OR "instance* segment*"))进行检索，文献类型为Article，经过统计发现，遥感影像语义或实例分割的研究第一篇文献发表于2011年，截至2021年11月16日，共检索出文献519条，被引频次总计6 065次，去自引以后的被引频次4 528次，篇均被引频次11.69次，h指数为37。

2 数据分析

2.1 遥感影像语义分割领域发文量的年度变化趋势分析

2011年—2021年有关遥感影像语义分割和实例分割的论文发文量的变化趋势如图1所示，通过研究历年的文献数量变化可以看出，这是个新兴的研究方向；2011年—2018年，8年时间发表论文54篇，2019年以后的发文量呈爆发式增长。2019年以后，被引频次成倍增长，尤其是2021年，10.5个月的时间，被引量占到总被引的一半以上。该研究方向成了热门研究方向，519篇文章中有24篇高被引论文，2篇热点论文。

表1 年度变化趋势

图1 遥感影像语义分割和实例分割论文发文量的变化趋势

2.2 国家(地区)影响力分析

表2 发文量排名前十的国家(地区)

在SCIE数据库中，遥感语义分割或实例分割的文章来源于50个国家(地区)，从表2和表3可以看出，其中发文量和被引频次最多的国家都是中国，发文量高达357篇，占比68.79%，被引频次2 041次。357篇文章中，257篇文章有被引频次，被引频次大于10的论文数高达100篇，远高于其他国家的发文量、被引频次和被引用论文数。美国和德国的发文量和被引频次紧随其后，发文量均大于30篇，被引频次大于等于600次。其中，美国的发文量排在世界第二，但被引频次排在了世界第三的位置，而德国的发文量世界第三，但被引频次高于美国，排在了世界第二。发文量大于10篇的国家(地区)有14个，被引频次大于100的国家(地区)有13个。中国、日本和英国的篇均被引超过10次。

表3 被引频次大于100的国家(地区)

2.3 机构影响力分析

2011年—2021年，发表遥感影像语义分割或实例分割的论文的科研机构共有668个，针对发文量大于10的机构进行分析，详细内容见表4。

表4 发文科研机构分析

遥感影像语义分割和实例分割论文发文量大于10的机构一共有11个，其中中国有8个，德国有3个；其中中国科学院以发文74篇排名世界第一，占总发文量的14.26%，武汉大学(50篇)和中国科学院大学(44篇)位列世界第二和第三。

从总被引情况看，发文量大于10篇的13个机构，总被引均超过130次，引用率(被引用的论文数 /发文量)均大于70%，中国科学院以758次的引用排名第一，其次是北京航空航天大学(633次)，亥姆霍兹联合会(586次)，武汉大学(564次)和德国航空航天中心(563次)，排名第二到第五位，引用量均大于560次。从篇均被引来看，除了南京信息工程大学是8.67次，其余的都超过10次，尤其是北京航空航天大学(33.32次)、慕尼黑理工大学(32.27次)、德国航空航天中心(31.28次)和亥姆霍兹联合会(30.84次)的篇均被引大于30次。从引用率来看，中国科学院遥感与数字地球研究所的10篇文章均有被引，亥姆霍兹联合会(89.47%)，德国航空航天中心(88.89%)和慕尼黑理工大学(80.00%)超过80%。总体来看，德国机构的发文量虽然不多，但质量较高；中国机构的发文量多，但篇均被引和引用率排名略低。

表5 来源出版物排序

2.4 来源出版物影响力分析

在SCIE数据库中，遥感分割解译的文章发表于70个期刊上，发表论文前十的期刊信息如表5所示，发文量最多的期刊是《REMOTE SENSING》(169篇)，紧随其后的两个期刊为《IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING》(58篇)和《ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING》(35篇)。在发文量排前十的期刊上，共发表论文426篇，占检索结果的82.08%。影响因子在3.0以上的有8个期刊，中科院大类分区在2区以上的有5个，3个TOP期刊，说明发文的质量很高。

3 结束语

笔者通过检索2011年—2021年SCIE数据库收录的遥感影像语义分割和实例分割论文，利用文献计量学和描述性统计分析方法，对该学科每年发文数量、发表国家或地区、发表机构和发表期刊进行了量化分析。分析结果表明，遥感影像语义分割和实例分割的发文量在逐年递增，尤其在2019年之后，呈现爆发式增长。这表明该学科正处于上升发展期。

此外，发文最多的国家和机构分别是中国和中国科学院，这表明我国在这方面的研究始终处于国际前沿。但是，我国该学科发表论文的篇均被引和引用率排名相对较低，是后续需要努力的方向。发文杂志影响因子和中科院分区整体都比较靠前，这也表明该学科是目前遥感影像处理领域的热点方向之一。