【摘 要】
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随着城市建设进程的加快,地表覆盖日新月异,建筑物成为地理数据中容易变化的部分,且作为地理信息数据库中重要的构成元素,在城市规划建设、城市扩张分析和灾害预警评估中均起到了重要的作用。基于高分辨率遥感影像的解译是当下获取建筑物数据的主要途径之一,其建筑物提取方法繁多,而基于深度学习的语义分割方法可提取精细的建筑物轮廓。高分辨率的航空影像数据中建筑物边界清晰,形状规则,建筑物提取较为简单,采用语义分割的
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随着城市建设进程的加快,地表覆盖日新月异,建筑物成为地理数据中容易变化的部分,且作为地理信息数据库中重要的构成元素,在城市规划建设、城市扩张分析和灾害预警评估中均起到了重要的作用。基于高分辨率遥感影像的解译是当下获取建筑物数据的主要途径之一,其建筑物提取方法繁多,而基于深度学习的语义分割方法可提取精细的建筑物轮廓。高分辨率的航空影像数据中建筑物边界清晰,形状规则,建筑物提取较为简单,采用语义分割的方法进行建筑物提取时,通过提升编码器的获取图像特征的能力,构建残差U-Net网络可提升建筑物的提取精度。而高分辨率卫星遥感影像中的场景较为复杂,高层建筑物存在倾斜现象,小型低矮密集型建筑物边界模糊,不利于提取,仅通过获取更多的图像特征并不能有效地提高建筑物提取精度,基于此本文提出了一种融合多特征改进型PSPNet模型,在PSPNet网络的基础上,加入膨胀卷积模块并融合图像的深层和浅层特征,可获取结合上下文信息及全局和局部特征信息,从而提高建筑物的提取结果精度。本文制作高分辨率航空影像WHU数据集和高分辨率卫星遥感影像ZHUHAI数据集进行实验,结果表明:（1）残差U-Net通过更深层卷积神经网络的编码器网络获取丰富的图像特征信息,可有效地提升建筑物的提取精度,通过WHU数据集实验取得95.40%,从而提高图像分割的精度;（2）高分辨率遥感影像中复杂场景下的建筑物提取,仅依靠增加图像特征信息并不能有效提升精度,通过融合浅层特征信息和使用膨胀卷积模块可在全局信息的基础上获取局部信息,并且得到更加完善的上下文信息,有效提高复杂场景下的建筑物提取精度,通过构建融合多特征改进型PSPNet模型可有效提取高分辨率遥感影像中复杂场景下的建筑物提取精度,使得高层建筑物和小型低矮密集型建筑物的提取轮廓完整清晰,其在复杂场景下的建筑物提取精度可达80.35%;（3）融合多特征改进型PSPNet模型适用于高分辨率遥感影像中复杂场景下的城中村提取,其城中村提取精度达82.67%,此模型适用于高分辨率遥感影像中复杂场景下的城中村提取,具有推广应用价值。
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