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题名基于深度学习差值分析的高分影像建筑物变化检测
被引量：5
- 1
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作者
刘星雨
王建
朱恰
马紫雯
周再文
高贤君
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机构
长江大学地球科学学院
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出处
《北京测绘》
2021年第5期583-589,共7页
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基金
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金(18R04)
长江大学2019年大学生创新创业训练计划项目基金(2019042)。
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文摘
高分辨率遥感影像的建筑物变化检测在灾害评估、城市管理等方面应用广泛。为提高建筑物变化检测精度,提出一种对不同时相的图像分别进行建筑物提取,再利用差值法进行变化检测提取建筑物变化结果的方法。首先利用基于分类验证原理对高分辨率遥感影像进行建筑物提取与优化,进一步将两幅不同时相的建筑物提取结果转化为两幅二值图像,在此基础上使用图像差值法得出图像变化的部分,最后对初步结果进行腐蚀膨胀等后处理,得到最终的变化结果。实验表明,该方法相对于直接利用原始影像进行变化检测,能够有效对变化建筑物进行检测并提高检测的精度。
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关键词
遥感
高分辨率遥感图像
建筑物变化检测
图像差值法
深度学习
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Keywords
remote sensing
high-resolution remote sensing images
building change detection
image differencing
deep learning
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名基于最小外接矩形的遥感影像建筑物轮廓优化方法
被引量：4
- 2
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作者
周再文
王建
朱恰
刘星雨
马紫雯
高贤君
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机构
长江大学地球科学学院
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出处
《北京测绘》
2021年第1期1-6,共6页
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基金
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金(18R04)
湖北省教育厅科学研究计划(Q20181317)
长江大学2019年大学生创新创业训练计划(2019042)。
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文摘
深度学习提取高分辨率遥感影像中的建筑物信息容易受到物体周围的阴影、植被等噪声干扰而使结果存在边界锯齿化、建筑物整体不规整等问题。本文提出了利用符合建筑物边界轮廓的最小外接矩形最大限度地拟合建筑物轮廓的思路。首先利用深度学习和建筑物验证处理得到的建筑物信息,对建筑物边界利用垂距法进行多边形的拟合;然后对多边形的最小外接矩形进行筛选,选取最合适的最小外接矩形边线段作为新的边界轮廓,以提高提取的精度。对多幅遥感影像进行了实验,结果表明,本文所提出的方法提高了深度学习提取的建筑物边界轮廓准确性,能更逼近真实建筑物的边界轮廓。
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关键词
深度学习
高分辨率遥感影像
最小外接矩形
垂距法
建筑物边界轮廓
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Keywords
deep learn
high resolution remote sensing image
minimum external rectangle
the offset method
building boundary contour
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名基于改进MRF的遥感影像建筑物精提取
被引量：2
- 3
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作者
朱恰
王建
刘星雨
周再文
马紫雯
高贤君
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机构
长江大学地球科学学院
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出处
《计算机与现代化》
2020年第7期104-110,共7页
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基金
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金资助项目(18R04)
长江大学2019年大学生创新创业训练计划基金资助项目(2019042)
湖北省教育厅科学研究计划资助项目(Q20181317)。
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文摘
随着遥感图像的快速发展与广泛应用,基于遥感影像的建筑物提取能够及时、准确地提取建筑物信息,在地图快速更新、城市管理等应用中具有重要的研究意义。目前经神经网络进行特征分析提取的建筑物灰度图存在图像模糊、错分建筑物等情况,并且需要经过二值化处理才能为后续工作所利用。为了提高分类精度,本文在神经网络初提取的基础上,首先采取大津法分割,形态学处理灰度图。并改进马尔可夫随机场方法,提出根据图像局部邻域特征动态估计先验参数β的新方法,且将原始图像特征引入马尔可夫随机场,对大津法分割的结果进行进一步的分割,并对建筑物边缘的锯齿边界进行修正,以提高分类精度。实验表明,所用方法能够有效减少神经网络提取出的灰度图中的错分建筑物。
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关键词
深度学习
遥感影像
大津法
形态学
马尔可夫随机场
建筑物提取
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Keywords
deep learning
remote sensing images
OTSU
morphology
MRF
building extraction
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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