【摘 要】
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使用基于全卷积神经网络的U-net模型提取遥感影像中的建筑物，采用公开的Massachusetts建筑物数据集进行模型的训练，并通过迁移学习的思想对网络的权重进行微调，以便快速高效地训练模型，从而输出更高的精度。实验结果显示，U-net模型在准确度、召回率和F1值三项精度指标中分别达到0.958 52、0.881 09和0.821 23,与传统方法进行对比，建筑物的轮廓更加完整，准确度提高25%以
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（42171407）； 自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放基金资助课题（KF--2018--03--020、KF--2019--04--080）； 吉林省教育厅“十三五”科学研究规划项目（JJKH20200999KJ）； 上海市地质调查研究院（国土资源部
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使用基于全卷积神经网络的U-net模型提取遥感影像中的建筑物，采用公开的Massachusetts建筑物数据集进行模型的训练，并通过迁移学习的思想对网络的权重进行微调，以便快速高效地训练模型，从而输出更高的精度。实验结果显示，U-net模型在准确度、召回率和F1值三项精度指标中分别达到0.958 52、0.881 09和0.821 23,与传统方法进行对比，建筑物的轮廓更加完整，准确度提高25%以上，召回率和F1值均提高2倍以上，适用于提取场景中的建筑物区域。
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