【摘 要】
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遥感影像数据与GIS矢量数据的配准是遥感与GIS集成的基础。目前遥感影像与矢量数据的配准关键在于遥感影像特征的提取，而现有遥感影像特征提取方法存在特征提取不完整等问题，导致配准失败或精度不高。本文提出一种基于Mask R-CNN的遥感影像与矢量数据配准方法。利用Mask R-CNN模型提取影像的道路交叉口作为影像控制点，依据几何拓扑关系筛选矢量数据道路交叉口作为矢量控制点，根据遥感影像与矢量数据控
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划（2016YFB0501403）； 国家自然科学基金（41271399）； 测绘地理信息公益性行业科研专项经费（201512015）；
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遥感影像数据与GIS矢量数据的配准是遥感与GIS集成的基础。目前遥感影像与矢量数据的配准关键在于遥感影像特征的提取，而现有遥感影像特征提取方法存在特征提取不完整等问题，导致配准失败或精度不高。本文提出一种基于Mask R-CNN的遥感影像与矢量数据配准方法。利用Mask R-CNN模型提取影像的道路交叉口作为影像控制点，依据几何拓扑关系筛选矢量数据道路交叉口作为矢量控制点，根据遥感影像与矢量数据控制点的欧式距离确定同名控制点，最后以同名控制点为基础实现遥感影像与矢量数据的配准。选取上海市矢量数据和高分二号影像数据进行配准试验，实验结果表明本文方法具有鲁棒性强、精度高等特点。
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