基于特征压缩激活Unet网络的建筑物提取

自动提取城市建筑物对城市规划、防灾避险等行业应用具有重要意义,当前利用高空间分辨率遥感影像进行建筑物提取的卷积神经网络在网络结构和损失函数上都存在提升的空间。本研究提出一种卷积神经网络SE-Unet,以U-Net网络结构为基础,在编码器内使用特征压缩激活模块增加网络特征学习能力,在解码器中复用编码器中相应尺度的特征实现空间信息的恢复;并使用dice和交叉熵函数复合的损失函数进行训练,减轻了建筑物提取任务中的样本不平衡问题。实验采用了Massachusetts建筑物数据集,和SegNet、LinkNet、U-Net等模型进行对比,实验中SE-Unet在准确度、召回率、F1分数和总体精度 4项精度指标中表现最优,分别达到0.8704、0.8496、0.8599、0.9472,在测试影像中对大小各异和形状不规则的建筑物具有更好的识别效果。     

基于深度学习的甘蔗种植区域遥感提取方法研究

文章针对甘蔗种植区域提取的精度和效率等问题,提出了一种基于深度学习的高分辨率卫星遥感提取甘蔗种植区域的方法,设计了一种高效、准确、自动化的卷积神经网络(Sugarcane Extraction Convolutional Neural Network,以下简称SE-CNN).SE-CNN无需人为设计规则,能够自动学习甘...     

基于Res_AttentionUnet的高分辨率遥感影像建筑物提取方法

针对目前基于深度学习与高分辨率遥感影像的建筑物提取研究现状,本文提出了一种综合ResNet中的ResBlock残差模块和Attention注意力机制的改进型Unet网络（Res_AttentionUnet）,并将其应用于高分辨率遥感影像建筑物提取,有效地提高了建筑物的提取精度。具体优化方法为：在传统的Unet语义分割网络卷积层中加入针对初高级特征加强提取的ResBlock残差模块,并在网络阶跃连接部分加入Attention注意力机制模块。其中,ResBlock残差模块使卷积后的特征图获取更多的底层信息,增强卷积结构的鲁棒性,从而防止欠拟合;Attention注意力机制可增强对建筑物区域像素的特征学习,使特征提取更完善,从而提高建筑物提取的准确率。本研究采用武汉大学季顺平团队提供的开放数据集（WHU Building Dataset）作为实验数据,并从中选取3个具有不同建筑物特征和代表性的实验区域,然后分别对不同实验区域进行预处理（包括滑动裁剪和图像增强等）,最后分别使用Unet、ResUnet、AttentionUnet和Res_AttentionUnet 4种不同的网络模型对3个不同实验区进行建筑物提取实验,并对实验结果进行交叉对比分析。实验结果表明,与其他3种网络相比,本文所提出的Res_AttentionUnet在基于高分辨率遥感影像的建筑物提取中具有更高的精度,平均提取精度达到95.81%,相较于原始Unet网络提升17.94%,同时相较于仅加入残差模块的Unet网络（ResUnet）提升2.19%,能够显著地提升高分辨率遥感影像中建筑物提取的效果。     

基于光谱-空间残差网络模型的高光谱遥感图像分类

残差网络是近几年提出的一种新型深度卷积网络,通过增加网络深度提高分类的准确率,也解决了网络退化问题。基于残差学习原理,设计了针对高光谱遥感图像分类的光谱-空间残差网络模型。首先,将原始高光谱遥感数据三维立方体输入网络模型,并使用特定的卷积核对光谱特征进行降维;然后,利用光谱残差模块和空间残差按模块分别且连续地学习光谱和空间特征;最后,对提取到的特征进行池化操作并分类。此外,为规范训练数据和防止过拟合,学习过程中使用了批量归一化和dropout的方法。所设计网络模型在Indian Pines和Pavia U数据集上进行了验证实验,结果表明,所提方法有效地缓解了网络退化的问题,且在分类精度上也高于支持向量机、卷积神经网络等现有算法。     

基于深度学习的城市建筑物阴影提取方法

城市建筑物阴影的存在增加了基于高分影像信息提取的复杂度,影响了高分影像的行业应用。以GF-2影像为数据源,以影像覆盖的两个典型阴影区域为实验区,设计了一种基于深度学习技术的城市建筑物阴影提取方法。借助于全卷积神经网络(FCN)对图像进行语义分割,获取阴影信息,通过建立光照方向相邻对象的空间关系,去除建筑物阴影信息中的干扰项。将提取的建筑物阴影结果与面向对象方法提取的结果进行对比,在实验区1和实验区2中,DBSE提取的总体精度分别为97.5%和98.1%,面向对象的总体精度分别为96.2%和97.2%。提升精度的同时,在视觉效果上,DBSE方法在阴影完整性与真实阴影一致性,以及减少阴影错分等方面明显优于OBSE方法。     

基于MAEU-CNN的高分辨率遥感影像建筑物提取

从高空间分辨率图像（HSRI）中提取建筑物信息在遥感应用领域具有重要意义。然而,由于遥感影像中的建筑物尺度变化大、背景复杂和外观变化大等因素,从HSRI中自动提取建筑物仍然是一项具有挑战性的任务。特别是从影像中同时提取小型建筑物群和具有精确边界的大型建筑物时,难度更大。为解决这些问题,本文提出了一种端到端的编码器-解码器神经网络模型,用于从HSRI中自动提取建筑物。所设计的网络称为MAEU-CNN（Multiscale Feature Enhanced U-shaped CNN with Attention Block and Edge Constraint）。首先,在设计的网络编码部分加入多尺度特征融合（MFF）模块,使网络能够更好地聚集多个尺度特征。然后,在编码器和解码器部分之间添加了多尺度特征增强模块（MFEF）,以获得不同尺寸的感受野,用于获取更多的多尺度上下文信息。在跳跃连接部分引入双重注意机制,自适应地选择具有代表性的特征图用于提取建筑物。最后,为了进一步解决MAEU-CNN中由于池化及卷积操作导致的分割结果边界模糊的问题,引入多任务学习机制,将建筑物的边界几何信息融入网络中以优化提取的建筑物边界,最终获得精确边界的建筑物信息。MAEU-CNN在ISPRS Vaihingen语义标记数据集和WHU航空影像数据集2种不同尺度建筑物数据集上进行了试验分析,在ISPRS Vaihingen语义标记数据集上,MAEU-CNN在精度、F1分数和IoU指标中获得了最高精度,分别达到了93.4%、93.62%和88.01%;在WHU航空影像数据集上,召回率、F1分数和IoU指标中也获得了最高精度,分别达到了95.45%、95.58%和91.54%。结果表明,本文所提出的MAEU-CNN从遥感图像中提取建筑物信息精度较高,并且对于不同尺度具有较强的鲁棒性。     

基于多任务学习的高分辨率遥感影像建筑提取

建筑物的自动提取对城市发展与规划、防灾预警等意义重大。当前的建筑物提取研究取得了很好的成果,但现有研究多把建筑提取当成语义分割问题来处理,不能区分不同的建筑个体,且在提取精度方面仍然存在提升的空间。近年来,基于多任务学习的深度学习方法已在计算机视觉领域得到广泛应用,但其在高分辨率遥感影像自动解译任务上的应用还有待进一步发展。本研究借鉴经典的实例分割算法Mask R-CNN和语义分割算法U-Net的思想,设计了一种将语义分割模块植入实例分割框架的深度神经网络结构,利用多种任务之间的信息互补性来提升模型的泛化性能。自底向上的路径增强结构缩短了低层细节信息向上传递的路径。自适应的特征池化使得实例分割网络可以充分利用多尺度信息。在多任务训练模式下完成了对遥感影像中建筑物的自动分割,并在经典的遥感影像数据集SpaceNet上对该方法进行验证。结果表明,本文提出的基于多任务学习的建筑提取方法在巴黎数据集上建筑实例分割精度达到58.8%,在喀土穆数据集上建筑实例分割精度达到60.7%,相比Mask R-CNN和U-Net提升1%~2%。     

基于PRCUnet的高分遥感影像建筑物提取

基于高分辨率遥感影像的建筑物提取具有重要的理论与实际应用价值,深度学习因其优异的深层特征提取能力,已经成为高分影像提取建筑物的主流方法之一。本文在改进深度学习网络结构的基础上,结合最小外接矩形与Hausdorff距离概念,对建筑物提取方法进行改进。本文主要改进内容为：① 基于Unet网络结构,利用金字塔池化模块 (Pyramid Pooling Module, PPM )的多尺度场景解析特点,残差模块(Residual Block, RB)的特征提取能力以及卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)对空间信息和通道信息的平衡能力。将金字塔池化、残差结构以及卷积块注意力模块引入到Unet模型中,建立PRCUnet模型。PRCUnet模型更关注语义信息和细节信息,弥补Unet对小目标检测的欠缺;② 基于最小外接矩形与Hausdorff距离,改进建筑物轮廓优化算法,提高模型的泛化能力。实验表明,本文的建筑物提取方法在测试集上准确率、IoU、召回率均达到0.85以上,精度显著优于Unet模型,提取出的建筑物精度更高,对小尺度及不规则的建筑物有较好的提取效果,优化后的建筑物轮廓更接近真实的建筑物边界。     

一种分步式建筑物屋顶面点云高精度提取方法

针对现有机载激光雷达（LiDAR）点云高精度提取方法存在建筑物屋顶面提取精度较低、适应性较差等问题,提出一种分步式建筑物屋顶面点云高精度提取方法。该方法通过主成分分析计算点云可靠性指标,选取可靠平面点;然后,利用K-means算法实现可靠点在法向量空间上的聚类,并通过逐步平面估计,提取初始屋顶面片;最后,进行面片的合并与未标记点的归属判断。实验结果表明,本文方法提取结果优异,效率较高,且对不同复杂程度的建筑物屋顶面均能取得较好的提取效果。     

基于深度学习模型的城市高分辨率遥感影像不透水面提取

不透水面是衡量城市生态环境状况的重要指标。城市土地利用的复杂性和不透水表面材料的多样性,导致直接从高分辨率遥感影像中提取不透水表面具有挑战性。针对城市尺度高分辨率遥感影像的不透水面提取要求,本文提出基于深度学习的城市不透水面提取模型。首先,利用深度卷积神经网络对影像特征进行提取;然后,根据其邻域关系构建概率图学习模型,进一步引入高阶语义信息对特征进行优化,实现不透水面的精确提取。本文选取武汉市为实验区,以高分二号卫星遥感影像作为数据源,完成了不透水面专题信息提取,其中自动提取准确率在建成区为89.02%、在城乡结合部为95.55%。与随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等经典方法对比,结果表明深度学习不透水面提取方法有较高的提取精度和细节准确性,建成区的总体精度相比于RF和SVM算法分别提升2.18%和1.68%。最后,对武汉市各主要行政区不透水面信息进行统计和分析,结果表明其中江汉区和武昌区2个核心主城区不透水面占比超过60%,并对武汉市现状和发展规划特点进行了讨论。本文研究成果可为海绵城市和生态城市的建设提供基础技术支撑和数据参考。     

基于机载LiDAR点云的约束BSP模型重建方法

针对现有基于机载激光点云的建筑物重建方法自动化程度较低且建筑物外轮廓精度无法保证的问题,提出一种融合已有的高精度建筑物外轮廓测绘数据成果与机载雷达数据的建筑物重建方法。以及方法从建筑物点云数据获取、屋顶面分割、结构线检测、几何拓扑重建和模型生成的建筑物三维重建过程中的关键步骤。最后,通过实验验证各个步骤的有效性与可用性。     

无参数高分辨率遥感影像的建筑高度快速提取方法

无参数高分辨率遥感影像快速提取建筑高度,在城市建设和土地管理中有重要的现实意义。当前的研究多以已知参数的遥感影像获取,但其提取方法受限制条件多。本文提出以无参数高分辨率遥感影像,综合利用单张影像上的特征点所构成的4类特征线换算建筑高度的方法。4类特征线包括屋顶位移点与其阴影点的连线、建筑高差引起的屋顶像点位移、阴影全长和建筑遮挡后的阴影长。通过已知的少量建筑的实际高度和推导出的4类特征线换算建筑高度的计算模型,可对大量建筑进行快速、精确地高度量算。结合南京市的Google Earth影像进行了验证,结果表明,该方法采用的影像易于获得,综合量算方法大大增加了单张影像上提取建筑高度的可操作性,并解决了量算建筑高度时无相关参数的问题。该方法精度较高,可大面积、快速提取建筑高度,在生产实践中有较大的实用价值。     

融合网格注意力阀门和特征金字塔结构的高分辨率遥感影像建筑物提取

在高分辨率遥感影像中提取建筑物轮廓是地区基础建设信息统计的一项重要任务。适应性较强的深度学习方法已在建筑物提取研究中取得较大进展,受网络模型对影像特征表达的局限性,存在局部建筑轮廓边缘模糊的问题。本研究提出一种基于注意力的U型特征金字塔网络（AFP-Net）可以聚焦高分遥感影像中不同形态的建筑物结构,实现建筑物轮廓的高效提取。AFP-Net模型通过基于网格的注意力阀门Attention Gates模块抑制输入影像中的无关区域,凸出影像中建筑物的显性特征;通过特征金字塔注意力Feature Pyramid Attention模块增加高维特征图的感受野,减少采样中的细节损失。基于WHU建筑物数据集训练优化AFP-Net模型,测试结果表明AFP-Net模型能够较清晰地识别出建筑物轮廓,在预测性能上有更好的目视效果,在测试结果的总体精度和交并比上较U-Net模型分别提高0.67%和1.34%。结果表明,AFP-Net模型实现了高分遥感影像中建筑物提取的结果精度及预测性能的有效提升。     

Cultivated land information extraction in UAV imagery based on deep convolutional neural network and transfer learning

The development of precision agriculture demands high accuracy and efficiency of cultivated land information extraction. As a new means of monitoring the ground in recent years, unmanned aerial vehicle (UAV) low-height remote sensing technique, which is flexible, efficient with low cost and with high resolution, is widely applied to investing various resources. Based on this, a novel extraction method for cultivated land information based on Deep Convolutional Neural Network and Transfer Learning (DTCLE) was proposed. First, linear features (roads and ridges etc.) were excluded based on Deep Convolutional Neural Network (DCNN). Next, feature extraction method learned from DCNN was used to cultivated land information extraction by introducing transfer learning mechanism. Last, cultivated land information extraction results were completed by the DTCLE and eCognition for cultivated land information extraction (ECLE). The location of the Pengzhou County and Guanghan County, Sichuan Province were selected for the experimental purpose. The experimental results showed that the overall precision for the experimental image 1, 2 and 3 (of extracting cultivated land) with the DTCLE method was 91.7%, 88.1% and 88.2% respectively, and the overall precision of ECLE is 90.7%, 90.5% and 87.0%, respectively. Accuracy of DTCLE was equivalent to that of ECLE, and also outperformed ECLE in terms of integrity and continuity.     

基于特征增强和ELU的神经网络建筑物提取研究

近年来,城市发展快速,大量人口奔向城市工作生活,城市建筑物的数量有如雨后春笋般扩张,需要合理地规划城市土地资源,遏制违规乱建现象,因此基于高分辨率遥感影像,对建筑物进行准确提取,对城市规划和管理有着重要辅助作用。本文基于U-Net网络模型,使用美国马萨诸塞州建筑物数据集,对网络模型结构进行探究,提出了一种激活函数为ELU、“编码器-特征增强-解码器”结构的网络模型FE-Net。实验首先通过比较不同网络层数的U-Net5、U-Net6、U-Net7的建筑物提取效果,找到最佳的基础网络模型U-Net6;其次,基于该模型,加入特征增强结构得到“U-Net6+ReLU+特征增强”的网络模型;最后,考虑到ReLU容易产生神经元死亡,为优化激活函数,将激活函数替换为ELU,从而得到网络模型FE-Net（U-Net6+ELU+特征增强）。比较3个网络模型（U-Net6+ReLU、U-Net6+ReLU+特征增强、FE-Net（U-Net6+ELU+特征增强））的建筑物提取结果,表明FE-Net网络模型的建筑物提取效果最好,精度放松F1值达到97.23%,比“U-Net6+ReLU”和“U-Net6+ReLU+特征增强”2个网络模型分别高出0.36%和0.12%,且与其他具有相同数据集的研究成果比较,具有最高的提取精度,它能较好地提取出多尺度的建筑物,不仅对小尺度建筑物有较好的提取效果,而且能大致、较完整地提取出形状不规则的建筑物,有相对更少的漏检和错检,较准确地实现了端到端的建筑物提取。     

结合模糊度和形态学指数约束的深度学习建筑物提取

基于高分辨率遥感影像的建筑物提取一直是研究的热点问题,深度学习的深层次特征提取方法,非常适合高分辨率影像中建筑物的提取,但使用深度学习提取建筑物时,大多以改变网络结构为主进行算法优化,很少与其他方法结合。本文研究在改进深度学习网络结构的基础上,结合影像模糊度约束增强、形态学建筑指数约束增强等方法,对建筑物提取方法进行更全面更有针对性的改进。本文主要改进内容为：① 提出PwDeepLab网络,该网络基于DeepLab v3+网络结构,在特征融合方式和损失函数等方面进行了改进。② 提出模糊度约束方法,在固定影像块大小的情况下,通过影像模糊度约束对影像进行上采样增强。③ 提出形态学指数约束方法,通过形态学建筑物指数（MBI）约束范围拉伸增强的方法,在较少改变原始影像特征的情况下,突出建筑信息。本文在Massachusetts数据集和武汉大学的Satellite Dataset Ⅱ(East Asia) 数据集上进行验证, 2个数据集的主要建筑类型存在较大区别。本文提出的方法在2个数据集上的精度相对于DeepLab v3+分别提高了10.9%和3.8%,相对于U-Net分别提高了10.0%和9.6%。实验结果表明本文提出的方法对建筑物提取效果有明显提升,且具有很好的鲁棒性和通用性。