基于AlexNet网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法研究 |
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引用本文: | 杨瑞林,管海燕,谢欢.基于AlexNet网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法研究[J].测绘与空间地理信息,2023(11):35-38. |
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作者姓名: | 杨瑞林 管海燕 谢欢 |
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作者单位: | 1.同济大学测绘与地理信息学院200092;2.南京信息工程大学遥感与测绘工程学院210044; |
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基金项目: | 国家自然科学基金(41971414)资助。 |
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摘 要: | 高分辨率遥感影像的数据源日益增长使得其成为主要的遥感数据源之一。本文研究了一种基于AlexNet网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法,该方法是在卷积神经网络的基础上,建立一种端到端自动提取影像中建筑等物体位置的方法:首先使用图像增广技术增加数据集的丰富性和多样性;再通过超参数搜索选择网络使用的较优参数,最终实现了遥感影像中建筑物的自动提取。实验结果表明,该方法可达到75%的提取精度;与传统方法进行定性和定量对比,该方法具有耗时少、精度高的特性,对后续城市规划、三维建模等应用有着重要意义。
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关 键 词: | 高分辨率遥感影像 卷积神经网络 建筑物提取 |
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