结合DeepLabv3架构的多源数据建筑物提取方法 被引量：7

1

作者 杨乐 王慧 +3 位作者 李烁 于翔舟 沈大川 田苗 《测绘与空间地理信息》 2020年第6期62-66,共5页

针对目前基于机器学习解决高分辨率遥感影像建筑物提取鲁棒性差并且难以充分挖掘深层次特征的问题,对比了当前较为普遍的深度学习语义分割方法,以平均精度、类别精度、F1分数及交并比(Io U)作为精度衡量指标,全面分析了3种算法的性能。... 针对目前基于机器学习解决高分辨率遥感影像建筑物提取鲁棒性差并且难以充分挖掘深层次特征的问题,对比了当前较为普遍的深度学习语义分割方法,以平均精度、类别精度、F1分数及交并比(Io U)作为精度衡量指标,全面分析了3种算法的性能。结果表明,选择精度较高的Deep Labv3plus架构分类算法,能够获得更为精确的像素级建筑物提取结果,总体精度可提升2%,Io U提高3%,能够充分表达建筑物细节信息。本文提出了融合多源数据的样本制作方法,设计了大规模遥感影像训练样本的智能采集和标注方法,选取某地区像素级建筑物标准数据集遥感图像进行实验,结果表明,该方法制作的样本库接近真值训练结果。 展开更多

关键词 深度学习 样本自动标注 DeepLabv3 BiseNet 建筑物提取

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几何模型约束的SAR图像建筑物提取 被引量：7

2

作者 王国军 张风丽 +1 位作者 徐旭 邵芸 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期444-449,480,共7页

利用高分辨率SAR图像进行建筑物提取的常规方法是首先利用二次散射特征线确定建筑物边界,然后利用叠掩、阴影等散射特征来提取建筑物高度.当建筑物目标走向与星载SAR方位向夹角较大时,其二次散射特征不明显,常规重建方法不能取得理想结... 利用高分辨率SAR图像进行建筑物提取的常规方法是首先利用二次散射特征线确定建筑物边界,然后利用叠掩、阴影等散射特征来提取建筑物高度.当建筑物目标走向与星载SAR方位向夹角较大时,其二次散射特征不明显,常规重建方法不能取得理想结果.针对这类建筑物目标,在分析SAR图像上的散射特征为平行四边形条带的基础上,提出一种基于几何模型约束的建筑物自动提取与三维重建方法.将该方法应用于TerraSAR-X聚束模式图像,并对提取结果进行了分析和评价,表明该方法能够有效提取建筑物目标及其三维信息. 展开更多

关键词 高分辨率SAR 建筑物提取 几何模型约束 最优化 平行四边形

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基于遥感影像的轻量级DeepLabV3+建筑物提取方法研究

3

作者 鄢秉超 周卫 《长江信息通信》 2024年第6期204-206,共3页

针对不同地物背景下遥感建筑物提取仍然存在较多漏提、误提现象,且精度不够高等问题。文章基于DeepLabV3+模型,构建了一种轻量化的建筑物提取模型。首先该模型使用MobileNetV3网络替换DeepLabV3+模型原始特征提取网络,大量减少了模型的... 针对不同地物背景下遥感建筑物提取仍然存在较多漏提、误提现象,且精度不够高等问题。文章基于DeepLabV3+模型,构建了一种轻量化的建筑物提取模型。首先该模型使用MobileNetV3网络替换DeepLabV3+模型原始特征提取网络,大量减少了模型的参数量,同时提高了网络特征提取能力;其次,在模型编码器中添加了卷积块注意力机制,进一步加强了网络特征提取能力。实验结果表明:改进的DeepLabV3+模型在建筑物提取任务中表现更好,交并比、精确率、召回率分别高于原始DeepLabV3+模型3.72%、1.24%、4.31%。 展开更多

关键词 建筑物提取 语义分割 MobileNetV3

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基于不同骨架的语义分割网络的建筑物提取

4

作者 王正 刘超 《现代信息科技》 2024年第3期154-158,163,共6页

采用高分辨率遥感影像进行建筑物提取,会出现提取的建筑物边缘线条缺失和错提问题,采用骨架代替编码器卷积层,可以在一定程度上解决这些问题。文章采用三种不同的骨架对DeeplabV3+和UNet深度学习网络进行改进。用WHU和Inria数据集进行验... 采用高分辨率遥感影像进行建筑物提取,会出现提取的建筑物边缘线条缺失和错提问题,采用骨架代替编码器卷积层,可以在一定程度上解决这些问题。文章采用三种不同的骨架对DeeplabV3+和UNet深度学习网络进行改进。用WHU和Inria数据集进行验证,结果表明:引入三种骨架后的改进网络相对于无权重DeeplabV3+,在WHU数据集上精度分别提高了0.49%、1.52%和0.87%;UNet网络精度分别提高了1.15%、3.24%和3.13%。在Inria数据上可以得到同样的结论,在一定程度上解决了边线缺失和漏提问题。 展开更多

关键词 高分辨率遥感影像 建筑物提取 MobilenetV2 InceptionV3 深度学习

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非对称卷积金字塔残差网络的遥感影像建筑物提取

5

作者 吴锋振 杨德宏 +1 位作者 李俊 胡明洪 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2023年第6期1467-1476,共10页

针对建筑物提取中存在微小建筑物提取不完整、建筑物边界提取不准确等问题,以ResNet为基础,将残差模块与Inception-V3模块嵌套,然后进行金字塔池化来改善网络分割性能,并将改进的神经网络模型称为非对称卷积金字塔残差网络(In_PPM_ResN... 针对建筑物提取中存在微小建筑物提取不完整、建筑物边界提取不准确等问题,以ResNet为基础,将残差模块与Inception-V3模块嵌套,然后进行金字塔池化来改善网络分割性能,并将改进的神经网络模型称为非对称卷积金字塔残差网络(In_PPM_ResNet)。该模型兼具三者的优势:残差模块能解决网络退化问题;Inception-V3模块中使用非对称卷积,减少参数量,节约运算资源,多路径级联增加网络宽度;金字塔池化模块获取不同尺度信息,扮演加强特征提取角色。为验证In_PPM_ResNet的有效性和适用性,分别在WHU和AIRS建筑物数据集上进行实验,并将其与典型建筑物提取网络FCN-8S、UNet++、SegNet进行对比。实验结果表明:在WHU数据集上,In_PPM_ResNet相较于其它网络,IoU为最优值,达89.97%,其他评价指标也有一定程度提升,模型参数量对比网络中排名第3,参数量相对较小,每轮次运行时间与其他网络相差不大,证明该模型的效率相对较高;在0.075 m分辨率的AIRS数据集上,交并比、召回率、F1分数均为最优值,分别达88.52%、88.95%和87.85%。另一方面,建筑物提取结果相比于其他网络,边界更准确,空洞少,有一定的应用潜力。 展开更多

关键词 建筑物提取 ResNet Inception-V3 非对称卷积 金字塔池化模块

原文传递

基于机器学习的阵列层析SAR建筑物目标提取方法 被引量：11

6

作者 秦斐 梁兴东 +4 位作者 张福博 陈龙永 乔明 李焱磊 万阳良 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第2期176-186,共11页

阵列层析SAR通过交轨向布置多个不同高度天线、方位向合成孔径和斜距向大带宽信号,具备三维成像能力,单次航过即可实现观测区域的三维点云获取。受限于阵元数目和基线长度,高程向分辨率较低,同时建筑物区域存在叠掩,在三维重建过程中提... 阵列层析SAR通过交轨向布置多个不同高度天线、方位向合成孔径和斜距向大带宽信号,具备三维成像能力,单次航过即可实现观测区域的三维点云获取。受限于阵元数目和基线长度,高程向分辨率较低,同时建筑物区域存在叠掩,在三维重建过程中提取建筑物目标特征效率较低。针对这个问题,该文提出了一种基于机器学习的建筑物目标识别和提取算法,通过基于多元线性回归的点云分割、基于梯度算子的边缘提取和基于聚类分析的建筑物分区重建,进行建筑物立面、顶面和地面的提取,能够得到较好的立面与地面相交的脚印信息,大大提高了特征提取效率。通过国内首次机载阵列层析SAR实验数据处理结果,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 阵列层析SAR 三维建筑物提取 多元回归 聚类分析 点云

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基于DeepLabv3+的高分辨率遥感影像建筑物自动提取 被引量：4

7

作者 于明洋 张文焯 +1 位作者 陈肖娴 刘耀辉 《测绘工程》 CSCD 2022年第4期1-10,17,共11页

提出一种建筑物自动化提取架构,基于DeepLabv3+网络模型,使用WHU建筑物数据集,完成数据集增强、模型训练、建筑物提取以及精度评估。实验表明,架构中DeepLabv3+模型分类的总体精度为96.3%、准确度为94.2%、召回率为92.5%、F1得分为93.3... 提出一种建筑物自动化提取架构,基于DeepLabv3+网络模型,使用WHU建筑物数据集,完成数据集增强、模型训练、建筑物提取以及精度评估。实验表明,架构中DeepLabv3+模型分类的总体精度为96.3%、准确度为94.2%、召回率为92.5%、F1得分为93.3%、交并比为87.5%,优于基于像素的分类方法(支持向量机、K均值聚类算法(K-Means))和面向对象的分类方法(最邻近节点算法(KNN)、分析与回归树)以及基于深度学习的分类方法(UNet、SegNet、PSPNet)。文中构建的高分辨率遥感影像建筑物自动化提取模式,可以完成建筑物高精度高效率的提取任务。 展开更多

关键词 高分辨率遥感影像 建筑物提取 DeepLabv3+网络模型 深度学习

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一种三维实景模型单体建筑物提取方法 被引量：2

8

作者 赖伟斌 张云生 +3 位作者 杜守基 邹峥嵘 王伟玺 李晓明 《测绘与空间地理信息》 2018年第4期30-32,36,共4页

倾斜航摄仪的发展提高了三维实景模型生产的自动化程度,降低了生产成本。但目前软件自动生成的"一张皮"数据难以挂接GIS属性数据,因此有必要从三维实景模型中提取单体建筑物。针对此目的,本文提出了一种结合几何、纹理及语义... 倾斜航摄仪的发展提高了三维实景模型生产的自动化程度,降低了生产成本。但目前软件自动生成的"一张皮"数据难以挂接GIS属性数据,因此有必要从三维实景模型中提取单体建筑物。针对此目的,本文提出了一种结合几何、纹理及语义信息的提取方法。首先利用几何、颜色以及语义信息将实景模型的三角面片分为地面、植被、建筑物立面和建筑物屋顶4类,然后通过组合验证建筑物立面和屋顶形成单体建筑物。采用"街景工厂"生产的2组三维实景模型数据进行实验,提取结果完整度大于90%,正确率高于93%。实验表明:本文方法能自动从三维实景模型数据中提取单体建筑物,可为后续的属性数据挂接提供基础。 展开更多

关键词 三维实景模型 建筑物单体提取 分类 拓扑关系

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结合ZY-3高分影像和OSM数据的城市建筑物提取与分类

9

作者 李青娜 陈广乾 +1 位作者 黄帅帅 谢相建 《现代测绘》 2022年第6期20-23,共4页

近年来,城市化进程不断加快,城镇建设规模的不断扩张给城市规划管理带来了越来越多的挑战。充分利用高分辨率遥感影像进行城市建筑物的自动快速提取具有非常广泛的现实意义。以江西省南昌市中心城市的建筑提取为例,结合ZY-3号高分辨率... 近年来,城市化进程不断加快,城镇建设规模的不断扩张给城市规划管理带来了越来越多的挑战。充分利用高分辨率遥感影像进行城市建筑物的自动快速提取具有非常广泛的现实意义。以江西省南昌市中心城市的建筑提取为例,结合ZY-3号高分辨率遥感影像和OSM道路网矢量数据,分别从光谱指数决策规则、面向对象空间决策规则两方面出发,采用分层决策的方法完成城市不同屋面类型建筑的提取,包括蓝色建筑、红色建筑和灰色建筑。最后,对不同类别建筑物的提取精度进行检验,研究结果显示蓝色建筑物区分效果较好,红色建筑其次,水泥屋面的灰色建筑物提取精度相对较低。 展开更多

关键词 ZY-3高分影像 OSM道路网 建筑物提取 光谱空间特征 决策树

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基于高分三号卫星SAR影像的城市建筑区提取 被引量：9

10

作者 邓鸿儒 崔宸洋 +1 位作者 单文龙 徐梦竹 《地理信息世界》 2018年第6期79-84,共6页

城市研究对于城市的合理规划与发展有着重要的意义,建筑区提取是城市研究必不可少的工作。合成孔径雷达(SAR)具有全天时、全天候、高分辨率等特点,已成为城市研究的重要数据源之一,我国最新发射的高分三号合成孔径雷达卫星尤其引人关注... 城市研究对于城市的合理规划与发展有着重要的意义,建筑区提取是城市研究必不可少的工作。合成孔径雷达(SAR)具有全天时、全天候、高分辨率等特点,已成为城市研究的重要数据源之一,我国最新发射的高分三号合成孔径雷达卫星尤其引人关注。在分析建筑区散射机制和SAR影像特征的基础上,本文针对高分三号SAR影像,筛选出最优纹理特征组合,确定了合适的窗口尺寸,并以盐城地区高分三号SAR影像为例,综合利用灰度和纹理特征进行了建筑区提取。研究表明:综合利用具有较大巴氏距离值的3个纹理特征和灰度特征同样可以在高分三号影像上实现建筑区的自动提取,提取结果的精度接近72%,比单纯使用灰度信息的提取精度有所提高,为高分三号卫星数据在城市研究中的应用提供了参考。 展开更多

关键词 SAR影像 高分三号 建筑区提取 纹理特征

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基于无人机遥感影像及其点云特征的建筑物震害提取 被引量：9

11

作者 张雪华 王晓青 +2 位作者 杜晓霞 赖俊彦 许建华 《地震研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期230-235,I0002,共7页

以北川老县城地震遗址为研究对象,通过使用点云CSF滤波算法得到研究区建筑物高度特征nDSM数据,并通过点云格网化处理以及坡度值计算得到建筑物坡度特征,再结合研究区DOM数据进行建筑物震害提取,实验结果表明该方法能够较好地提升建筑物... 以北川老县城地震遗址为研究对象,通过使用点云CSF滤波算法得到研究区建筑物高度特征nDSM数据,并通过点云格网化处理以及坡度值计算得到建筑物坡度特征,再结合研究区DOM数据进行建筑物震害提取,实验结果表明该方法能够较好地提升建筑物震害的提取精度。 展开更多

关键词 无人机 遥感影像 点云三维特征 面向对象 建筑物震害提取

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综合Span图和纹理特征的高分三号影像建筑区提取 被引量：2

12

作者 盛玉婷 赵争 王童童 《北京测绘》 2020年第1期73-78,共6页

建筑区的识别和提取是城市环境规划与研究至关重要的工作。本文采用高分三号全极化SAR影像,提出了一种综合Span图和纹理特征的建筑区提取方法。首先基于Span图利用灰度共生矩阵算法提取图像的7种原始纹理特征,通过目视解译选择出4种纹... 建筑区的识别和提取是城市环境规划与研究至关重要的工作。本文采用高分三号全极化SAR影像,提出了一种综合Span图和纹理特征的建筑区提取方法。首先基于Span图利用灰度共生矩阵算法提取图像的7种原始纹理特征,通过目视解译选择出4种纹理效果较好的统计量,然后利用主成分分析法去除他们之间的相关性,筛选出2个最佳纹理特征与Span图结合,最后对组合影像进行分类提取。本文将提取结果与综合灰度和纹理特征建筑区提取、无纹理特征提取方法结果进行对比,实验结果表明:本文方法提取建筑区边界轮廓更加清晰,精度可达92%,提取效果明显得到了优化。 展开更多

关键词 高分三号 建筑区提取 纹理特征 灰度共生矩阵

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