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深度学习的快速发展,为高分辨率卫星遥感影像解译提供了更好的技术手段和应用前景。围绕高分卫星遥感影像地表覆盖信息提取,利用高分辨率卫星遥感影像制作5种常见的地表覆盖类型的像素级样本数据集,并提出一种基于注意力增强与多尺度特征融合的语义分割方法,实现地表覆盖自动提取。通过影像波段选择、预训练模型迁移学习、损失函数改进等方法,提升语义分割模型识别精度,最优的提取结果中,5种地表覆盖类型的F1均值、IoU均值和总体精度分别达到了78.6%、66.8%、85.0%,除道路之外,耕草、林地、建筑、水体的F1均超过80%,且分类图斑边界能够与影像中的地物边界很好套合。实验表明建立的卫星影像地表覆盖分类样本数据集和分类方法,能够应用于高分辨率卫星影像地表覆盖信息提取。 相似文献
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利用深度神经网络进行遥感影像语义分割是遥感智能解译的一个重要内容，在城市规划、灾害评估及农业生产等领域具有十分重要的作用。高分辨率遥感影像具有背景复杂、尺度多样及形状不规则等特点，使用自然场景语义分割方法处理遥感图像往往存在分割精度低的问题。针对上述情况，本文在U-Net模型基础上，提出了一种多尺度跳跃连接方法来融合不同层次的语义特征，获取准确的分割边界与位置信息；引入注意力机制和金字塔池化解决复杂背景下的精细分割问题。为了验证本文方法的有效性，在WHDLD和LandCover.ai数据集上进行试验，并与主流语义分割方法进行对比。试验结果表明，本文方法的mIoU分别达到74.28%和82.04%,F1均值达到84.47%和89.76%,均优于其他对比方法；相比于U-Net的分割结果，IoU在建筑物、道路等占比较少的类别上提升明显，且优于其他对比方法。 相似文献
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由于三维激光点云的无序性、稀疏性、非结构性以及光谱纹理信息缺乏，使得点云的语义信息提取十分困难，而可以直接对原始非结构化点云进行语义分割的PointNet++网络无法考虑点云的空间相关性。针对这个问题，本文提出了一种结合自注意力机制的多特征融合点云语义分割网络，使用PointNet++和非局部信息统计注意力模块分别提取点云的多尺度特征和空间相关性特征，并融合两种特征以进行最终的点云分割。通过在ISPRS 3D语义分割数据集上进行对比实验，证明本文通过自注意力机制提取的空间相关性特征优于人工设计的特征，可以明显提高点云语义分割的精度，本文方法较PointNet++总体精度提升了4.5%。 相似文献
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室内三维点云数据精准语义分割是实现深层次室内空间应用的基础。针对现有三维点云数据语义分割方法存在目标不完整和不一致的问题,本文提出了一种几何特征与深度神经网络联合优化的室内三维点云语义分割方法。该方法首先利用深度学习实现室内结构信息语义标签的初步提取,然后利用几何与颜色特征的点云分割方法对原始数据进行精确分割,最后利用概率模型将深度学习语义分割结果与几何分割结果进行交叉融合,实现语义分割结果的联合优化。基于开放数据集对本文提出的分割方法进行了精度和有效性验证,分别采用室内场景简单到复杂的三组室内点云数据进行了测试,试验结果表明,本文提出的方法能够有效提升室内三维点云语义分割精度。 相似文献
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随着数字城市的发展,城市三维模型重建对三维点云结构化的需求与精度要求越来越高。如何有效准确地分割室内语义模型与三维重构是当前研究的热点问题。点云分割分类是室内点云结构化的重要基础,如何将粘连点云构件进行准确分割并用于室内点云结构化,是当前城市建模的难点。本文提出了一种面向室内粘连点云数据的分割分类方法。首先,利用深度学习网络处理室内点云数据;其次,对点云数据进行标签分类,得到目标标签点云;然后,利用欧氏算法对目标点云进行聚类分割,通过室内语义构件包围盒信息计算各目标中心点坐标与水平半径;最后,利用点云最小割实现室内粘连点云的准确分割。利用3组室内场景中获取的数据对分割方法的精度及有效性进行了验证。结果表明,该分割优化方法具有较高的精度与数据完整性。 相似文献
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处理三维激光扫描仪获取的城市竣工测绘点云场景数据的传统方法存在较多局限性,无法适应信息化社会对产品高效处理的需求。基于此,本文分析了城市竣工测绘点云场景分类需求,研究了利用深度学习网络模型对点云场景进行自动化处理的方法。首先,对输入的城市竣工测绘数据进行预处理,以实现点云降采样、去噪、地面点与非地面点分割;然后,人工标注5个区域场景数据毫米级标签,进行数据增强;最后,测试PointNet++网络在城市竣工测绘点云场景下的语义分割性能和效果。测试结果表明,在少量样本下,PointNet++网络可以较好地实现城市竣工测绘点云场景的激光点云语义分割,总体mIoU达73.06%,能够满足城市竣工测绘点云语义自动化分割需求,为城市竣工测绘点云数据处理提供了新思路。 相似文献
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三维城市模型纹理的研究与应用 总被引：1，自引：1，他引：0
三维城市模型是数字城市建设的重要内容。当前，在建立三维城市模型的过程中，许多模型的构建都运用了纹理映射技术，纹理是衡量城市三维场景是否逼真的标准。本文主要论述了纹理获取和处理的方法。 相似文献
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《测绘科学》2020,(1)
针对面向对象点云分类中单一分割算法无法满足复杂场景分割需求的问题,该文提出了一种步进式区域生长的倾斜摄影测量点云分割算法。该算法首先进行粗分割,获取光滑分割面片,然后将点云丰富的纹理信息引入精细分割过程,最后,利用可见光波段差异植被指数(VDVI)约束下的连通成分分析合并分割面片,得到最终的分割结果,并在两景具有较强代表性的城区场景下完成了倾斜摄影测量点云的分割分类实验。实验结果表明,该文算法分割的面片形态规则、数量较少,且分类精度高达96.45%、94.44%,相比于单点和传统单一分割算法的分类结果更优,研究结果适用于复杂场景下倾斜摄影测量点云的分类。 相似文献
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精准空间划分是实现室内语义建模与拓扑结构重建的重要基础。三维点云作为常用的室内空间数据载体,如何基于三维点云进行室内空间语义信息提取与规则化具有重要意义。本文提出了一种基于形态学分割方法实现室内场景的分割,并结合矢量规则化方法完成分割场景的规则化。首先,基于区域增长算法与线性拟合方法提取空间分割要素,通过平面投影生成二进制影像,进而利用距离变换和分水岭算法完成空间分割;然后,对空间分割要素进行线性拟合,进行室内空间格网划分,采用矢栅叠加方法实现空间要素规则化;最后,通过4组实际场景(包含3组ISPRS数据集及1组实际场景采集数据)进行数据验证。试验结果显示,本文提出的室内空间分割与规则化方法可以准确快速地完成室内空间要素的提取。 相似文献
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3D场景中航片纹理库构建的核心问题研究 总被引：1，自引：0，他引：1
三维建模是3D GIS中一项基本任务,其速度在一定程度上取决于纹理获取的速度.随着三维数字城市建设的推进,传统的相机拍照法已不能满足快速获取纹理的要求,为此,提出一种在3D场景中构建航片纹理库的方法,其核心问题是模型与航片间索引的建立和纹理信息的提取.基于3D GIS平台,对建库的核心问题进行分析与研究,并且通过设计算... 相似文献
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三维城市场景的可视化是数字城市的关键技术,也是智慧城市提供各种智慧服务的重要环节。三维城市模型中的数据量和复杂度呈几何级数增长,给城市三维场景的数据组织和可视化带来沉重的负担,在当前基于游戏引擎与地理信息系统技术构建的城市级可视化平台中,这类数据很难一次性加载和可视化。针对此问题,本文提出了一种融合分层层次细节和潜在可见集的三维城市场景高效可视化方法,实现了大规模三维城市场景动态调度加载的高效性和三维可视化视觉一致性,并选择深圳市前海区域进行案例试验分析。结果表明,本文提出的基于自适应性空间网格划分的潜在可见集计算方法的平均遮挡剔除率高达76.6%,可以大幅剔除并减低单次加载进三维城市场景的模型数据量;融合分层层次细节和潜在可见集的动态调度,其渲染可视化帧率基本约保持在60帧/s,可以满足三维城市场景高效流畅的可视化体验。 相似文献
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针对实景三维场景在近地面视角或面对复杂特殊地物时存在的模型破损、纹理变形、悬浮物及细节表现精度不高等问题,本文提出了一种场景增强显示方法。利用计算纠正后的无畸变影像,查找匹配与场景呈现最相近的目标影像并将其精准叠加至三维模型上,完成二维影像与三维模型间的视觉融合和自然过渡;同时实现三维漫游过程中影像的动态调度和实时绘制,以支撑超大场景的持续增强显示。实践证明,该方法不仅可以弥补实景三维模型的显示不足,提升场景视觉浏览效果,还可以结合最新航飞影像增强场景表达的现势性,提升实景三维的推广应用价值,研究成果可有助于开展自然资源管理、国土空间规划、应急救灾、城市治理等领域工作。 相似文献
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BIM的发展为数字城市三维模型提供了更加精确的数据来源,现有研究主要关注BIM空间实体模型向三维表面模型转换,缺少建筑语义信息映射及整体集成方案研究。本文以构成建筑骨架的主要空间构件为研究对象,在参考IFC标准基础上,结合数字城市应用特点设计了具有空间语义一致性的建筑构件信息模型BCM,在此基础上提出建筑信息模型和三维数字城市集成方案。首先,基于CAD图纸开展BIM模型交互式构建,然后,通过空间和语义信息映射将其转换为BCM,并基于ArcGIS Geodatabase建立建筑构件信息库,在三维数字城市场景开展建筑构件信息的集成应用。该方案可实现建筑构件信息与三维数字城市的大规模集成,对推动数字城市向智慧城市发展,进一步开展建筑内外模型集成展示、建筑节能分析、内部设施管理等具有重要价值。 相似文献
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以地面相机影像、低空无人机影像和地面三维激光点云数据为融合对象,研究空地影像融合、低空影像融合地面三维激光点云和低空影像融合三维白模进行三维建模的方法,并对其三维建模精度和建模效果进行综合分析。这3种融合方法进行三维建模丰富了三维模型的色彩纹理信息,提高了三维模型的几何结构精度,能满足较大场景的三维实景模型的建模要求,为数字化古建筑(古文物)保护提供具有较高价值的参考数据。 相似文献
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当前,无人机作为一种快速、有效的影像获取手段,不仅弥补了卫星遥感技术获取数据的不足,还能利用多角度、大范围获取地面纹理信息,为城市三维建模提供重要的技术支持。本文对基于低空无人机影像的城市三维模型构建展开了介绍,分析低空无人机影像城市三维建模的精度评估,并通过研究区域的三维模型、成图结果的精度进行了分析,实验表明:利用低空无人机摄像控制点布设,可达到三维模型精度要求,旨在为有关需要提供帮助。 相似文献
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以单镜头四旋翼小型无人机为试验设备,针对复杂山地地区单一、高落差滑坡体,本文提出采用面向滑坡体立面航线规划,结合传统单水平航线、井字形交叉航线规划,构建不同航线下的三维模型。通过重叠度、三维模型完整性、布设地面标靶分析三维模型精度3个方面,对不同航线下构建三维模型的方法进行评价分析。试验结果表明,采用立面航线能达到98.72%航向重叠度和88.82%旁向重叠度;采用立面航线得到的模型纹理细节、颜色信息和地面信息的丰富程度均优于传统两者航线所得到的;通过地面标靶的测量误差计算,采用立面航线得到的模型精度更高。 相似文献
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城市三维重建中的自动纹理优化方法 总被引：2，自引：2，他引：0
围绕低空多镜头倾斜摄影在三维城市影像模型生产中的纹理优化问题,提出了一种无缝纹理模型重建方法。文中首先采用相机响应函数和暗通道方法对影像进行预处理;然后,根据地物三角网格表面模型与影像的映射关系,利用稀疏构网方法进行遮挡检测,并建立了三角面片的可视纹理列表;最后,结合三角网格表面模型中基本面片的三维拓扑关系,利用影像的均值与方差信息,构建了基于马尔科夫随机场框架下的图割纹理优化算法,解决了纹理优化选择的离散多标号问题,保证了相邻三角面片映射纹理的一致性,实现了城市大场景无缝纹理模型的重建。试验结果验证了算法的可靠性和优越性。 相似文献