全卷积神经网络用于遥感影像水体提取

提出了一种全卷积神经网络模型用于遥感影像的水体目标提取的方法,介绍了全卷积神经网络的基本原理及构建3种网络模型的过程。为了分析模型效果,首先搜集带有水体的影像数据,并将这些数据标注为水体和背景两类,然后利用构建的全卷积神经网络模型进行推理和学习获取先验模型,最后对测试影像进行水体提取试验。通过与传统的基于影像光谱特征的阈值法和基于图论的Grab Cut算法提取结果进行比较,验证了本文方法的可行性。     

膨胀卷积与金字塔表达的深度学习模型用于农村建筑物提取

由于农村建筑物结构多样、空间分布复杂等特征,自动提取面临较多困难。针对该问题,本文提出采用膨胀卷积和金字塔池化表达的神经网络模型用于遥感影像中农村建筑物自动提取。在膨胀卷积神经网络模块中,通过改变孔尺寸的大小,获取不同感受野的特征信息;在金字塔表达方面,每个模块输入不同尺度的信息,且同时下采样的倍率也不同,获取多维的金字塔尺度特征;最终将提取的浅层及深层尺度特征信息进行融合,构建一个改进的适用于农村建筑物目标自动提取的深度学习模型。试验结果表明,与FCN-8s和DeepLab模型提取的结果相比,本文方法在农村建筑物提取中表现较好的性能,提取精度明显提高,且更好保留了目标边界细节信息,减少了噪声。