基于深度学习的遥感影像建筑物识别方法研究

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遥感技术经过多年的发展,已经具备了多光谱、高分辨率的无论时间和天气的实时观测能力,在农业、环境、海洋、资源以及军事方面的应用越来越广泛。而对高分辨率遥感影像中的建筑物进行提取是现在的主要研究项目,对估算人口密度、自然灾害风险监测、城市资源规划管理和智慧城市建设等方面具有重要意义。相较于传统方法需要为数据集设计特征,耗费人力物力而且准确率不高的缺点,利用深度学习的方法对高分辨率遥感影像中的建筑物进行识别是更好的选择,具有更高的准确率、速度以及更好的普适性和泛化能力,因此利用深度学习的方法提取高分辨率遥感影像中的建筑物,具有重要的研究意义。本文介绍了深度学习方法在遥感影像地物识别以及建筑物识别的应用,国内外研究现状,研究背景意义、基础原理与概念,实验平台环境的搭建和软、硬件的选取,研究主要工作:(1)将大尺度遥感影像进行数据分割与数据增强,得到数据集,为实验提供基础;(2)针对数据集,使用三种传统的深度学习中的卷积神经网络模型,U-Net网络模型,SegNet网络模型和LinkNet网络模型分别进行建筑物识别提取的实验,再将结果进行对比分析,选出其中最适合对本次实验的数据集进行识别提取的最优模型U-Net网络模型;(3)在选出的最优传统深度学习模型U-Net网络模型中加入坐标注意力机制,对模型进行优化加强,调节特征权重,在U-Net网络模型基本卷积单元的编码器中最后一个卷积通道里加入一层坐标注意力,加强模型对需特殊关注的地物像素特征的学习效率,抑制模型对与所需关注地物无关像素特征的学习,进而提升整个网络模型对特定像素的敏感度,实现模型对特定地物的像素特征的提取,得到新的学习模型A-U-Net网络模型。将A-U-Net网络模型的提取结果和精度评测指标与原U-Net网络模型的提取结果进行对比,得出优化后提升的具体数据,验证了将U-Net网络模型与坐标注意力机制融合,可以优化特征,识别并提取出效果更好,分辨率更高的建筑物特征图,使模型更加关注于识别物体,可以更好的对遥感影像中的建筑物进行识别和提取。
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