【摘 要】
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随着遥感技术的快速发展,影像数据量日益增加,数据类型也日趋丰富。建筑物是资源环境遥感中最重要的地理要素之一,建筑物屋顶信息的自动化提取在国土资源遥感等相关应用领域具有重要意义。高空间分辨率遥感影像中建筑物屋顶具有显著的几何与光谱等特征,利用遥感技术可以快速、准确地获取大范围的建筑物屋顶信息。深度卷积神经网络以其优异的深层特征提取能力,克服了传统的遥感影像目标识别方法难以有效获取完整物理影像基元的问
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随着遥感技术的快速发展,影像数据量日益增加,数据类型也日趋丰富。建筑物是资源环境遥感中最重要的地理要素之一,建筑物屋顶信息的自动化提取在国土资源遥感等相关应用领域具有重要意义。高空间分辨率遥感影像中建筑物屋顶具有显著的几何与光谱等特征,利用遥感技术可以快速、准确地获取大范围的建筑物屋顶信息。深度卷积神经网络以其优异的深层特征提取能力,克服了传统的遥感影像目标识别方法难以有效获取完整物理影像基元的问题,目前在建筑物屋顶智能识别方面取得了较好的应用效果,但仍有一些关键科学问题尚未得到有效解决:（1）高分影像中屋顶边界两侧混合象元形成的边缘过渡区,导致深度学习网络模型在边界处分割结果不准确问题;（2）屋顶栅格边界宽度方向由多像素构成,导致提取的建筑物屋顶实例分割多边形轮廓线在“栅矢”转换过程中通常具有“锯齿状”、“斑点状”几何形态外观的问题;（3）屋顶几何光谱特征易与侧立面混淆、树木及阴影遮挡等问题,一般方法极易出现错漏检问题。本文针对遥感影像建筑物屋顶边缘混合象元过渡区所导致的边界处分割不准确问题,对建筑物屋顶轮廓优化方法进行了相关研究与分析,主要研究工作内容如下:（1）建筑物屋顶边缘过渡区掩膜规则化机理模型构建本研究提出一种面向边界空间域和光谱域的可解释性统计模式引导下的建筑物屋顶边界生成式优化模型MSBR-GNet。在MSBR-GNet的生成器损失计算中加入结合空间域和光谱域的统计模式引导下的边界损失函数,通过可解释性机理来精准约束建筑物屋顶轮廓掩膜的规则化生成。实验表明,MSBR-GNet能够实现建筑物屋顶轮廓较为规则化的提取,同时在Inria、WHU和Massachusetts公开数据集中的Precision值分别达到0.9275,0.9228和0.8779,在保证建筑物提取精度的同时边界形态评价指标方面亦取得了最优的效果。（2）建筑物屋顶谱系化图谱样本库（集）构建本研究在WHU,Inria,Massachusetts公开建筑物数据集和全国代表性城市遥感影像自有数据集的基础上,依据地理学三定律（相关性、异质性、相似性）和图谱理论提出了一种谱系化样本库（集）构建方法,并据此实现了建筑物屋顶谱系化图谱样本库（集）BUCEA2.0（已开源）。通过谱系化样本集消融实验进行BUCEA2.0的可行性验证,并从样本库（集）的可解释性角度出发,实现了对MSBR-GNet模型兼备地域耦合性与全局普适性的迁移。（3）北京城市副中心建筑物屋顶识别轮廓优化实证本实证研究基于建筑物屋顶谱系化图谱样本库（集）BUCEA2.0,训练面向边界空间域和光谱域可解释性统计模式引导下的建筑物屋顶边界生成式优化模型MSBR-GNet,并在北京城市副中心区域开展MSBR-GNet的实证与示范,完成了2022年北京城市副中心建筑物屋顶专题数据的制作。
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