【摘 要】
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在遥感成像技术的高速发展下,出现越来越多,质量越来越好的高分辨遥感影像,为精细地图制图提供了可能性。从高分辨遥感影像中进行特定目标的提取对于城市的发展规划、基础设施信息的管理、地图的自动更新、国土资源调查等具有重要的作用。而建筑物及道路作为最重要的人工地物,其提取方法如何更加高效、精确、和自动化一直是一个极具挑战和需要不断解决的问题。目前针对高分辨率影像进行建筑物提取已经取得了一定的成就,这些成果
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在遥感成像技术的高速发展下,出现越来越多,质量越来越好的高分辨遥感影像,为精细地图制图提供了可能性。从高分辨遥感影像中进行特定目标的提取对于城市的发展规划、基础设施信息的管理、地图的自动更新、国土资源调查等具有重要的作用。而建筑物及道路作为最重要的人工地物,其提取方法如何更加高效、精确、和自动化一直是一个极具挑战和需要不断解决的问题。目前针对高分辨率影像进行建筑物提取已经取得了一定的成就,这些成果中既包括利用人工定义特征进行建筑物自动化提取的技术,也包括利用现有的热点理论-深度学习技术进行建筑物的自动化提取技术。这些成果虽然呈现了比较高的提取精度,但是仍存在一定的不足。首先基于人工定义特征的提取依赖于人工设定的特征,受算法开发的限制,很难将人类视觉完美的实现。而基于深度学习技术的提取,由于不同地区建筑物分布特征、建筑风格都各不相同,样本单一的模型泛化能力不够。同时,很多研究只是进行算法的总体性能评价,没有进行特定情境的比较。基于以上问题,本文将现有的语义分割技术扩展到多类样本下进行训练和测试,并对目前建筑物提取存在的几个问题进行了具体的分析和改进。本文主要研究内容与结论如下:(1)对Inria航空影像通过数据预处理得到18000个训练集,3840个验证集以及360个测试集。针对本文提出的模型,提出了几个从形态角度出发的评价方法。(2)利用基于VGG-16的传统全卷积网络(FCN-8S)网络结构,讨论了不同超参数对网络性能的影响,确定了网络的最佳设定,进行了最优网络模型的测试。文中定义了以下四个场景,即道路等与建筑物混淆;建筑物被树木遮挡或者处在其他物体的阴影中;住宅建筑和商业建筑等不同类型建筑物以及小型建筑物,对测试结果进行了定性分析,同时对所得到的结果进行定量评价。讨论发现:基于FCN-8S的建筑物提取算法,可以很好地识别提取出不同类型的建筑物,包括住宅建筑和商业建筑;对于其他三种场景的提取效果不佳。在是非型二类问题网络上扩展了一个道路类,强化了网络对相近特征对象的区分能力,解决了道路等与建筑物混淆的问题,提高了网络的性能。(3)通过对FCN-8s网络模型存在的问题的分析,提出了一个新的方案,即利用RefineNet网络进行建筑物分割,利用ResNet-101作为编码器进行特征提取。分析发现,该网络结构,较好地解决了建筑物阴影遮挡、小型建筑物被遗漏的情况。也遗憾地发现,对树木遮挡的情形下建筑物完整轮廓的分割,语义网络只具有随机可行性。研究表明本文提出的语义分割算法的建筑物提取,在一定程度上解决了①建筑物与道路混淆,②建筑物被阴影遮挡,③小型建筑物被漏提取,④住宅建筑物和商业建筑物提取模糊等四方面的问题。虽然离完美的提取尚有距离,但是方向是正确的,只是需要时间进行进一步的研究。
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