基于改进型U-Net网络的高分辨率遥感影像建筑物提取     

吕道双  林娜  冯丽蓉  张小青 《地理空间信息》2021,19(1):30-34

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   

面向对象的多尺度多特征高分遥感影像建筑物提取     

吕道双  林娜  张小青 《北京测绘》2019,(2)

建筑物作为地理信息基础数据,是衡量城市发展的主要指标,如何对遥感影像对建筑物进行的提取是遥感图像处理的热点。本文研究了基于面向对象的高分遥感影像建筑物提取,首先对影像进行多尺度分割,然后对分割以后形成的有意义的图斑进行处理。结合建筑物的光谱、形状等特征对建筑物进行提取,实验结果表明该方法提取结果较好,精度可以达到90.3%。  相似文献   

面向对象的高光谱遥感影像稀疏表示分类     

徐锐  林娜  吕道双 《测绘工程》2018,(4):71-75,80

稀疏表示用于高光谱遥感影像分类多是基于像素层次来处理的。文中提出一种面向对象的高光谱遥感影像稀疏表示分类方法。首先从高光谱影像中提取4个波段组成标准的多波段影像,进行面向对象的影像分割;然后计算各对象在各波段上的光谱均值,并选取少量样本进行训练;最后利用基于Fisher字典学习的稀疏表示进行高光谱遥感影像的分类。实验结果表明,该方法可以利用较少的样本得到较好的分类效果,与基于像素层的稀疏分类相比较,分类精度与效率均有所提高,分类结果更接近真实地物,避免了零碎图斑。  相似文献