【摘 要】
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近年来,高空间分辨率遥感影像的获取越来越便捷,基于高分遥感影像的建筑物提取在地图制图、城市规划、智慧城市建设等领域具有重要的应用价值。基于低层特征的高分遥感影像建筑物提取方法依赖人工设计和经验,自动化程度不高。实例分割综合了目标检测和语义分割的特点,将不同建筑物当作不同实例,标记为不同的颜色,使得后续分析处理更加便捷高效,因此研究实例分割对高分遥感影像建筑物自动提取具有重要意义。本文基于实例分割中
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近年来,高空间分辨率遥感影像的获取越来越便捷,基于高分遥感影像的建筑物提取在地图制图、城市规划、智慧城市建设等领域具有重要的应用价值。基于低层特征的高分遥感影像建筑物提取方法依赖人工设计和经验,自动化程度不高。实例分割综合了目标检测和语义分割的特点,将不同建筑物当作不同实例,标记为不同的颜色,使得后续分析处理更加便捷高效,因此研究实例分割对高分遥感影像建筑物自动提取具有重要意义。本文基于实例分割中的YOLACT和Mask-RCNN对高分遥感影像建筑物自动提取进行研究,主要研究内容与结论如下:（1）构建了重庆市渝北区高分遥感影像建筑物提取数据集。针对建筑物提取公共数据集大多为国外建筑物的情况,本文构建了重庆市渝北区0.5m分辨率的高分遥感影像建筑物提取数据集,实地面积约为70km~2。（2）提出了基于优化YOLACT的单阶段实例分割算法。首先选用Res2Net替换Res Net作为特征提取主干网络,然后对边界框IOU损失函数进行优化,使得边界框的检测更准确。在公共数据集与自制数据集上的实验结果表明优化后的算法能够更好地提取到建筑物,在自制数据集上的定量分析结果显示优化YOLACT算法平均精度为60.1%,提高了1.6个百分点。（3）提出了基于优化Mask-RCNN的两阶段实例分割算法。为了提高复杂背景与建筑物密集区域的提取精度,本文对两阶段的代表算法进行了优化。首先对特征金字塔网络进行多路径融合的优化,将更多的低层几何信息与高层语义信息相融合,提高尺度较小建筑物的识别精度与尺度较大建筑物的定位精度,然后用Soft-NMS作为后处理算法,提高建筑物密集区域的提取精度。最后在自制数据集上利用交叉验证的思想,得到建筑物提取结果,边界更清晰,掩膜更完整,平均精度为88.4%,提高了4.9个百分点。（4）开发了高分遥感影像建筑物自动提取原型系统。为了提高网络模型在生产实践中的应用价值,利用Qt designer以及相关软件开发了建筑物提取原型系统,系统能够实现批量输入遥感影像,自动提取出建筑物轮廓和内部掩膜,并显示提取结果等功能。
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