【摘 要】
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近年来公路红线控制区内的违章建筑层出不穷,不仅对公路运营带来极大影响,而且对人民生活形成巨大的安全隐患。因此,快速、准确地提取农村区域公路红线控制区内的违章建筑物,对维护农村经济有序发展具有重要的意义。目前违章建筑提取的方式主要依赖于传统人工,不仅需要大量的人工成本,费时费力,而且效率和准确率较低。因此,本文提出一种农村区域公路红线控制区内建筑物自动提取方法。主要工作如下:（1）鉴于目前缺少农村建
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近年来公路红线控制区内的违章建筑层出不穷,不仅对公路运营带来极大影响,而且对人民生活形成巨大的安全隐患。因此,快速、准确地提取农村区域公路红线控制区内的违章建筑物,对维护农村经济有序发展具有重要的意义。目前违章建筑提取的方式主要依赖于传统人工,不仅需要大量的人工成本,费时费力,而且效率和准确率较低。因此,本文提出一种农村区域公路红线控制区内建筑物自动提取方法。主要工作如下:（1）鉴于目前缺少农村建筑物的专用数据集,本文制作了农村建筑数据集（LNR数据集）,此数据集以高分二号和高分七号卫星影像为主,包含4000张图像。实验表明,该数据集在农村建筑物提取任务中发挥较大的作用。（2）针对农村建筑物低矮、背景干扰较大的特点,本文提出一种针对农村建筑物提取的TDAU-Net网络。该网络以U-Net网络模型作为基础网络,提出密集-空洞空间池化金字塔模块关注小型建筑物;在解码器中加入三重注意力模块抑制背景信息;将残差跳跃连接的方法代替传统的跳跃连接,使得建筑物边缘信息在语义分割过程中得到保留。在武汉大学数据集和本文制作的辽宁省农村数据集上进行实验,提取的准确率分别可达96.47%和91.64%,充分证明了本文网络在建筑物提取中的准确性和可靠性。（3）本文提出了一种针对农村区域公路红线控制区内建筑提取的方法,在建筑物提取结果的基础上,利用公路矢量数据对建筑物进行位置约束,得到公路红线控制区内的违章建筑提取结果。在辽宁省的多个区域的遥感影像中进行实验,准确率和召回率分别达到了92.39%和96.05%,充分证明了本文算法对于农村区域公路红线控制区内违章建筑提取的有效性。该论文有图42幅,表8个,参考文献124篇。
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