基于深度学习方法的耕地违建自动提取

耕地是粮食安全的根基所在,而随着我国城镇化的推进,农村违法占用耕地问题逐渐普遍化.加强对农村耕地的违建监测并制定应对措施是有效制止耕地蚕食现象的前提.借助深度学习技术,提出了一种基于前期耕地矢量的建筑物变化检测方法.首先利用已有国情矢量和影像数据制作建筑物专题样本;然后利用U-Net网络进行建筑物提取的模型训练,借助O...     

基于HRNet的高分辨率遥感影像建筑物变化信息提取

建筑物图斑变化检测是遥感影像信息提取的重要内容之一,对于土地调查、自然资源常态化监测、土地执法监测等具有重要意义。岭南地区建设结构复杂,高分辨率遥感影像信息丰富,包含建筑结构细节多种多样,加上成像的季节不同、时间不同等因素导致建筑物变化信息的自动提取十分困难。针对此问题,本文提出了基于HRNet的语义分割模型,通过筛选保留高分辨率的特征层,从而保留更细节的图像信息。此外,结合图像分割二值化对结果进行优化,在一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物变化自动检测的能力。