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针对经典深度学习语义分割网络对建筑物提取存在精度较低、边界模糊和小目标识别困难的问题,本文提出一种增强注意力门控的U型网络(advanced attention gate U-Net,AA＿UNet)用于改善建筑物提取的效果,该网络改进经典U-Net的结构,使用VGG16作为主干特征提取网络、注意力门控模块参与跳跃连接、双线性插值法代替反卷积进行上采样.实验采用武汉大学建筑物数据集(WHU building dataset,WHD)对比提出的网络与部分经典语义分割网络的提取效果,并探究网络改进的各个模块对提取效果的影响.结果显示：该网络对建筑物提取的总精度、交并比、查准率、召回率和F1分数分别为98.78%、89.71%、93.30%、95.89%、94.58%,各项评价指标均优于经典语义分割网络,且改进的各个模块有效提高了提取精度,改善了建筑物轮廓不清晰和小目标建筑物破碎的问题,可用于精准提取高分辨率遥感影像中的建筑物信息,对城市规划、土地利用、生产生活、军事侦察等具有指导意义. 相似文献
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田普光 《测绘与空间地理信息》2023,(11):70-73
针对全卷积网络进行遥感影像语义分割时存在的空间信息和上下文信息缺失问题,本文提出一种基于对象上下文信息的无人机遥感影像建筑物提取方法。该方法首先采用高分辨率网络(HRNet)作为主干网络提取空间信息完整的多尺度高分辨率特征;然后依据主干网络提取的特征在真实标签的监督下划分对象区域,并计算每个像素与对象区域之间的关系得到像素与对象区域的上下文信息;最后将主干网络提取的高分辨率特征与对象上下文信息组合实现特征增强,依据增强后的特征实现无人机遥感影像中建筑物的提取。两个数据集的实验结果均表明,本文方法有效提高建筑物提取精度。 相似文献
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高分辨率遥感图像语义分割在航空图像分析领域中具有重要的理论价值和应用价值。但由于高分辨率遥感图像中建筑物语义的丰富性和图像背景的复杂性,以往的分割方法往往容易产生边缘模糊、细节信息丢失和分辨率低等缺点。为了解决高分辨率卫星图像语义分割边界模糊和信息丢失的问题,本文提出一种端到端的卷积神经网络Dilated-UNet (D-UNet)。首先,通过改进U-Net网络结构,采用Dilation技术拓展四通道的多尺度空洞卷积模块,每个通道采用不同的卷积扩张率来识别多尺度语义信息,从而提取更丰富的细节信息。其次,设计了一种交叉熵和Dice系数的联合损失函数,更好的训练模型以达到预期分割效果。最后,在Inria航空图像数据集上进行综合评估与检验。实验结果表明,本文提出的遥感图像分割方法能够有效地从高分辨率遥感图像中进行像素级城市建筑物的分割,与其他方法相比,分割精度更高,具有较高的实际应用价值。 相似文献
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基于Encoder-Decoder网络的遥感影像道路提取方法 总被引：2，自引：2，他引：0
针对道路目标特点,设计实现了用于遥感影像道路提取的Encoder-Decoder深度语义分割网络。首先,针对道路目标局部特征丰富、语义特征较为简单的特点,设计了较浅深度、分辨率较高的Encoder-Decoder网络结构,提高了分割网络的细节表示能力。其次,针对遥感影像中道路目标所占像素比例较小的特点,改进了二分类交叉熵损失函数,解决了网络训练中正负样本严重失衡的问题。在大型道路提取数据集上的试验表明,所提方法召回率、精度和F1-score指标分别达到了83.9%、82.5%及82.9%,能够完整准确地提取遥感影像中的道路目标。所设计的Encoder-Decoder网络性能优良,且不需人工设计提取特征,因而具有良好的应用前景。 相似文献
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多特征多尺度相结合的高分辨率遥感影像建筑物提取 总被引：3，自引：0，他引：3
在高分辨率遥感影像中,建筑物通常表现为多尺度形态,且存在同谱异物和同物异谱现象。因此,本文提出了一种综合利用光谱特征、形状特征和纹理特征,并结合多尺度分割的建筑物分级提取方法。该方法首先对遥感影像进行形态学建筑物指数（MBI）计算,而后对其特征影像进行阈值分割,并借助形状特征参数实现建筑物初提取;然后引入面向对象思想完成遥感影像多尺度分割,并利用纹理特征实现单一尺度的建筑物对象识别;最后借助多尺度融合思想完成建筑物后提取。利用本文方法对冲绳某地区影像进行了建筑物提取试验。试验结果表明,该方法的识别查准率和查全率在对象级和像素级两方面均取得较高精度。 相似文献
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基于实例分割模型的建筑物自动提取 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的遥感影像目标提取方法大多采用目视解译或基于像素信息进行处理，难以适用于高分辨率影像中的复杂场景。而现有的卷积神经网络语义分割模型，由于难以达到较高的精度会出现提取目标粘连的情况。针对该问题，本文对实例分割模型Mask R-CNN进行改进，提出了一种高效、准确的高分辨率遥感影像建筑物提取算法。首先，在Mask R-CNN原有的特征提取部分每个层级的特征图后再增加一层卷积操作，以降低上采样造成的混叠效应；然后，在原有掩膜预测结构的基础上增加一个分支，改善掩膜预测的效果；最后，将改进后的网络在建筑物数据集上进行训练。结果表明，本文方法能够准确独立预测每个建筑物顶部，没有目标粘连情况，且mAP值较Mask R-CNN有所提高，能够有效实现遥感影像建筑物精细化提取。 相似文献
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基于深度学习的高分辨率遥感影像自动变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
我国城市化发展迅速,地表利用信息处于不断变动中,及时掌握这些变化信息十分必要.但实际作业中,变化信息获取方式仍然以高人力成本方法,如实地外业调查或者目视遥感影像判读为主,生产效率低.因此,本文提出了一种基于语义分割的深度学习变化检测方法.首先,利用编码-解码深度卷积网络,实现遥感影像地物的自动分类;然后,利用Mean-Shift方法分割前后期影像,融合其光谱、纹理和语义信息等特征,对比前后期影像的特征差异,提取出变化置信度图;最后通过EM算法分割变化与未变化类生成二值变化图,得出变化区域范围.该方法为自动化实现地物变化监测提供了有效的解决办案,实验证明,该方法相比人工以及传统分类模型具有更好的检测精度,有效降低了内外业工作量. 相似文献
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高分辨率遥感图像建筑物分割的实质是构建一个输入图像到分割结果之间的高维强非线性映射模型。然而,建筑物可能遍布整幅遥感图像,则在语义分割过程中,当前像素点可能与非邻域的像素点存在直接关系。为了更加精确地逼近建筑物分割的真实映射模型,克服道路、建筑物错层和阴影的影响,提高分割精度,本文以深度残差神经网络为基础,构建Encoder-Decoder的深度学习架构,自动提取建筑物的特征,学习建立高维强非线性分割模型;同时,通过条件随机场的成对势函数调节当前像素点与其他像素点之间的关联关系,从而构成全连接条件随机场对Encoder-Decoder的分割结果进行调节,提升分割精度。在全连接条件随机场的计算过程中,采用循环神经网络的运行机制来完成均值场的计算,这将条件随机场与深度神经网络有机融合,实现了Encoder-Decoder和全连接条件随机场参数的同步训练。实验结果表明,本文采用的深度神经网络条件随机场方法能有效克服道路、建筑物错层和阴影的影响,提升高分辨率遥感图像中建筑物的分割精度;同时,在一定范围内对多分辨率遥感图像具有较好的泛化能力。 相似文献
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遥感图像语义分割在农业、建筑物监测、城市规划等领域发挥着重要的作用,但传统的提取方法无法满足大规模生产且效率低下。针对该问题本文提出一种基于DeepLabV3+的遥感图像语义分割方法。首先,通过对原始数据变换生成多样化的训练数据集;然后,与FCN、U-Net、PSPNet三种语义分割方法比较。实验结果表明,本文方法在总体精度、准确率、交并比指标都达到最优,可实现遥感图像有效的提取,该研究可为遥感图像自动提取提供一定参考。 相似文献
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Landsat影像冰川提取的上下文感知语义分割网络法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对冰川提取存在云阴影、山体阴影、结冰湖泊等同物异谱、同谱异物导致难以有效区分的问题,设计了一种用于冰川提取的上下文感知深度学习语义分割网络。首先引入resnet50作为基准编码网络,以实现冰川特征提取的精度和效率平衡,其次针对现有语义分割网络存在上下文信息学习不足方面,设计了包括空洞卷积组块和最大池化组块的上下文信息提取层,以便更好地提取冰川的上下文信息。选择多景样本数据和验证数据的多源遥感影像进行试验,与现有基于特征指数的冰川提取方法、其他深度学习语义分割网络方法进行定性和定量对比,结果表明本文网络方法在结冰湖面等误提取,阴影的漏提取,以及提取结果完整性等方面,具有较好的效果,验证了本文方法的有效性与稳健性。 相似文献
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针对多模态、多尺度的高分辨率遥感影像分割问题,提出了结合空洞卷积的FuseNet变体网络架构对常见的土地覆盖对象类别进行语义分割。首先,采用FuseNet变体网络将数字地表模型（digital surface model,DSM）图像中包含的高程信息与红绿蓝（red green blue,RGB）图像的颜色信息融合;其次,在编码器和解码器中分别使用空洞卷积来增大卷积核感受野;最后,对遥感影像逐像素分类,输出遥感影像语义分割结果。实验结果表明,所提算法在国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS)提供的Potsdam、Vaihingen数据集上的mF1得分分别达到了91.6%和90.4%,优于已有的主流算法。 相似文献
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基于深度学习的高分辨率遥感影像光伏用地提取 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来我国光伏产业发展迅猛,随之也产生了诸多用地问题,通过遥感技术提取光伏用地,监测光伏用地分布与用地状况,对于光伏产业健康发展具有重要意义。本文提出一套基于深度学习方法的高分辨率遥感影像光伏用地自动提取方法,该方法利用GF-1等卫星影像和Google Earth影像构建光伏用地样本,基于ResNeSt-50作为骨干网络的DeepLab V3+模型实现深度学习语义分割算法,并结合计算机图形学方法对深度学习结果进行后处理,实现了面向高分辨率遥感影像较通用的且高精度的光伏用地自动提取。该方法的深度学习模型验证精度mIoU值达0.899 2,提取结果具有良好的边缘精度且具有广泛的适用性,支持GF-1、ZY-3、GF-6、GF-2和Google Earth等影像。 相似文献
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变分法遥感影像人工地物自动检测 总被引：1，自引：1，他引：0
人工地物（建筑物、道路、桥梁等）检测是目标识别的一个重要组成部分。本文将人工地物检测转换为能量泛函数最优化问题。首先对遥感影像进行超像素分割,综合图像的颜色、纹理、梯度等信息,以超像素为单元计算图像的显著度信息,然后构建一个包含显著性约束、面积和边界约束、纹理约束及灰度方差约束的能量泛函数,通过变分法迭代求解能量泛函最小值,获取目标前景部分即为人工地物区域。本文以重庆和广东某地的遥感影像数据为例对算法进行验证,将其与常见的人工地物目标提取算法,如C-V模型、MRF模型,以及当下研究较为热门的深度学习算法进行对比。试验结果表明,该算法能有效地检测出遥感影像中的人工地物区域,并保证较低的误检率及漏检率。论文对该方法与深度学习方法进行了一定的分析对比。 相似文献
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多时相遥感影像语义分割色彩一致性对抗网络 总被引：2，自引：0，他引：2
利用深度卷积神经网络智能化地提取遥感图像中的建筑物对于数字城市构建、灾害侦查、土地管理等具有重要意义。多时相遥感图像之间的色彩差异会导致建筑物语义分割模型泛化能力下降。针对此,本文提出了注意力引导的色彩一致生成对抗网络（attention-guided color consistency adversarial network,ACGAN）。该算法以参考色彩风格图像及相同区域、不同时相的待纠正图像作为训练集,采用加入了U型注意力机制的循环一致生成对抗网络训练得到色彩一致模型。在预测阶段,该模型将待纠正图像的色调转换为参考色彩风格图像的色调,这一阶段基于深度学习模型的推理能力,而不再需要相应的参考色彩风格图像。为了验证算法的有效性,首先,将本文算法与传统的图像处理算法及其他循环一致生成对抗网络做了对比试验。结果表明,ACGAN色彩一致后的图像与参考色彩风格图像的色调更加相似。其次,将以上不同的色彩一致性算法处理后的结果图像进行建筑物语义分割试验,证明本文方法更加有利于多时相遥感图像语义分割模型泛化能力的提升。 相似文献
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遥感地物自动提取是遥感智能解译中的关键问题,对空间信息的理解和知识发现具有重要意义。近年来,使用全卷积神经网络（fully convolutional networks, FCN）从高分影像和三维激光雷达（light detection and ranging, LiDAR）数据中提取地物信息因取得了较好效果而受到广泛关注。现有FCN网络在地物提取精度和效率等方面仍存在不足,由此提出一种基于多源数据的遥感知识感知与多尺度特征融合网络（knowledge-aware and multi-scale feature fusion network, KMFNet）。在网络编码器端融入遥感知识感知模块（knowledge-aware module, KAM）,高效挖掘多源遥感数据中的遥感知识信息;在网络编码器和解码器之间添加了串并联混合空洞卷积模块（series-parallel hybrid convolution module, SPHCM）,提高网络对地物多尺度特征的学习能力;在解码器端使用了渐进式多层特征融合策略,细化最终的地物分类结果。基于公开的ISPRS语义分割标准数据集,在LuoJiaNET遥感智能解译开源深度学习框架上将KMFNet与当前主流方法进行了对比。实验结果表明,所提方法提取出的地物更为完整,细节更加精确。 相似文献
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针对传统人工提取方法自动化程度低、过分依赖人工设计的特征,以及现有的深度学习方法中存在的提取精度不高等问题,提出了一种基于改进型U-Net网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。首先将空洞卷积加入到网络中,利用不同尺度的空洞卷积对来自网络编码部分的结果进行多尺度特征提取;再对提取的特征进行特征融合,并输入到网络的下一层;然后将制作的数据集输入到网络中进行训练;最后利用Softmax得到最终分割结果。在建筑物公开的数据集中进行测试,提取结果的像素精度为96.26%;Iou精度为78.59%、Recall为95.65%,表明该方法具有良好的鲁棒性和精度,能从影像中准确地提取建筑物。 相似文献
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道路信息自动化提取已经成为遥感领域热门的研究方向,而基于深度学习的遥感影像道路信息提取方法已经取得了许多成果。但由于受到网络中卷积和池化等操作的影响,基于深度学习的道路提取方法存在着空间特征和地物细节信息丢失等问题,造成许多误提现象。针对此问题,本文设计了一种改进的道路提取语义分割网络模型,该网络以改进的ResNet网络为主体,并引入坐标卷积和全局信息增强模块,用于增强空间信息和全局上下文信息的感知能力,突出道路边缘特征进而确保道路分类的精确性。本文方法在公开道路数据集和高分数据集上获得了显著的提取效果,与其它方法相比取得了明显提高;并且,在一定程度上减少了树木、建筑阴影等自然场景因素遮挡的影响,可以完整准确地提取出道路;此外,模型对多尺度道路也可以实现有效地提取。 相似文献
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Availability of reliable delineation of urban lands is fundamental to applications such as infrastructure management and urban planning. An accurate semantic segmentation approach can assign each pixel of remotely sensed imagery a reliable ground object class. In this paper, we propose an end-to-end deep learning architecture to perform the pixel-level understanding of high spatial resolution remote sensing images. Both local and global contextual information are considered. The local contexts are learned by the deep residual net, and the multi-scale global contexts are extracted by a pyramid pooling module. These contextual features are concatenated to predict labels for each pixel. In addition, multiple additional losses are proposed to enhance our deep learning network to optimize multi-level features from different resolution images simultaneously. Two public datasets, including Vaihingen and Potsdam datasets, are used to assess the performance of the proposed deep neural network. Comparison with the results from the published state-of-the-art algorithms demonstrates the effectiveness of our approach. 相似文献