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。     

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。     

基于双注意力残差网络的高分遥感影像道路提取模型

高分辨率遥感影像中,道路光谱信息丰富,且空间几何结构更清晰。但是,基于高分遥感影像的道路提取面临道路尺寸变化大、容易受树木、建筑物及阴影遮挡等因素影响,导致提取结果不完整。此外,高分遥感影像中同物异谱和异物同谱现象较为严重,从而影响道路提取结果连续性及细小道路信息完整性,而且难以区分道路和非道路不透水层。因此,本文提出基于双注意力残差网络的道路提取模型DARNet,利用深度编码网络,获取细粒度高阶语义信息,增强网络对细小道路的提取能力,通过嵌入串联式通道-空间双重注意力模块,获取道路特征图逐通道的全局语义信息,实现道路特征的高效表达及多尺度道路信息的深层融合,增强阴影和遮挡环境下网络模型的鲁棒性,改善道路提取细节缺失现象,实现复杂环境下高效、准确的道路自动化提取。本文在3个实验数据集对DARNet和DLinkNet、DeepLabV3+等5个对比模型进行对比试验和定量评估,结果表明,本文DARNet模型的F1分别为77.92%、67.88%和80.37%,高于对比模型。此外,定性比较表明,本文提出模型可以有效克服由于物体阴影、遮挡和高分影像光谱变化导致道路提取不准确与不完整问题,改善细...     

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。     

顾及上下文信息的城区机载LiDAR建筑物自动化提取方法研究

针对从Li DAR点云数据中提取建筑物难的问题,提出一种顾及上下文信息的机载点云建筑物自动化提取方法。首先,以点为分类基元提取视觉分类特征,构建描述点云场景的视觉空间,并利用随机森林分类器初步分类场景。然后基于条件随机场模型将空间上下文信息引入点云分类中,使得分类结果满足局部连续和全局最优的特点。实验结果表明,建筑物可以有效地被分离出来,分离正确率超过96%,将为后续建筑物的自动矢量化提供理论支撑。     

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。     

结合注意力机制的卫星遥感影像立体匹配

采用立体匹配技术对多视卫星遥感影像进行三维场景重建一直是摄影测量与遥感领域的核心问题。基于卷积神经网络的深度学习方法极大地促进了立体匹配技术的发展,然而其中涉及匹配困难和误匹配问题的相关研究仍然不足。为了提升卫星遥感影像不适定区域中视差估计的精度,本研究提出了一种结合注意力机制的立体匹配深度学习网络,在特征提取模块中加入注意力机制,分别从通道和空间两个维度捕获全局信息,对特征进行优化;在代价体的构建模块中构建新的代价体积,并重新设置视差的回归范围。为了验证本文方法的有效性,在US3D、WHU-Stereo两个数据集上分别与已有方法 Stereo-Net、PSM-Net进行了比较分析。结果表明,本文方法在EPE(endpointerror)和D₁两个指标上均能达到最优,取得了较好的性能,提高了立体匹配的精度,尤其在无纹理、重复纹理、遮挡及视差不连续区域表现出良好的鲁棒性。     

一种基于改进U-Net的高分影像公路线路提取方法

高质量的公路网信息在区域经济发展、灾害应急管理和土地规划中发挥着重要作用。本文提出一种基于改进U-Net(u-shaped network)模型的高分影像公路线路提取方法。首先,从功能、路线设计、分级标准和构造及横断面四个方面剖析公路线路特征,厘清公路与道路的区别;然后,联合通道与空间注意力模块,提出了一种改进的U-Net网络模型;最后,以重庆市南岸区和巴南区为研究区,建立数据集并进行公路线路信息提取实验。结果表明,与已有方法相比,精确度、F1分数、IoU指标有明显提升。本文方法在高分辨率影像提取公路信息方面具有可行性与有效性。     

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...     

基于注意力机制的城市轨道交通网络级多步短时客流时空综合预测模型

准确、可靠的短时客流预测可为城市轨道交通提供运营决策支持。本研究以基于Transformer机制的LSTM网络、深度注意力模块和CNN网络为基础,提出了城市轨道交通网络级多步短时客流预测模型（STIPM）。该预测模型由3个分支组成,分支一以时间序列进站客流为输入,提出了基于Transformer机制的LSTM网络提取该数据中的时间相关性;分支二以基于时间步的OD数据为输入,提出了深度注意力模块挖掘数据中大量的时间、空间相关性,利用基于时间步的OD数据能够更好地展现站间联系紧密程度和全局信息,从而完成了拓扑网络信息提取;分支三的输入为POI数据,使用CNN网络获取其时空相关性,并作为时间与空间特征之间的纽带。为了保证在预测精度足够高的条件下,获得更长的预测时间和更详细的预测信息,本文采用“神经网络多输出”策略,完成了多步预测任务。本文在2个大规模城市轨道交通真实数据集中对该模型进行测试,并将预测结果与10个基准模型和4个消融实验模型进行对比,在RMSE、MAE与WMAPE评估指标中,STIPM模型均得到最高的预测精度,结果表明该模型具有一定的优越性与鲁棒性。     

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...     

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...     

基于深度学习的高分辨率遥感影像土地覆盖自动分类方法

土地覆盖变化是全球变化研究的核心,而精准分类是开展土地覆盖变化研究的基础。高分辨率遥感卫星技术的快速发展对地表分类的速度和精度提出了双重挑战,近年来人工智能等新技术的发展为图像自动分割提供了实现途径,而以卷积神经网络为代表的深度学习方法在遥感图像分类领域也具有独特的优势。为对比深度学习模型设计对高分辨率图像分类结果的影响,本文以郑州市2019年高分1号影像作为输入,对比研究了基于UNet模型改进的4种不同深度学习网络模型在高分辨率影像土地覆盖自动分类应用中的差异,探讨了残差网络、模型损失函数、跳层连接和注意力机制模块等编码和解码设定对于分类精度的影响机制。研究发现：同时加入多尺度损失函数、跳层连接和注意力机制模块的MS-EfficientUNet模型对郑州市土地覆盖分类结果最优,基于像元评价的整体分类精度可达0.7981。通过在解码器中引入多尺度损失函数可有效提高林地、水体和其他类别的分类精度;而对编码器进行改进,加入跳层连接和注意力机制可进一步提高草地、水体和其他类别地物的分类精度。研究结果表明,深度学习技术在高分辨率遥感影像自动分类中具有潜在应用价值,但分类结果精度的进一步提高和多级别大范围的精细分类方法仍是下一步研究的重点。     

面向高分遥感影像道路提取的轻量级双注意力和特征补偿残差网络模型

针对高分辨率遥感影像背景复杂,道路提取容易受阴影、建筑物和铁路等背景信息干扰的问题,提出一种带有轻量级双注意力和特征补偿机制的DAFCResUnet模型。该模型在ResUnet的基础上,通过增加轻量级的双注意力和特征补偿模块实现模型在性能和时空复杂度上的平衡。其中,双注意力模块可以增强模型的特征提取能力,特征补偿模块可以融合网络中来自深浅层的道路特征。在DeepGlobe和GF-2道路数据集上的实验结果表明,DAFCResUnet模型的IoU和F1-score可以达到0.6713、0.8033和0.7402、0.8507,模型的整体精度优于U-Net、ResUnet和VNet模型。与U-Net和ResUnet模型相比,DAFCResUnet模型仅增加了少量的计算量和参数量,但IoU和F1-score均有较大幅度的提高;与VNet模型相比,DAFCResUnet模型在计算量和参数量远低于VNet的情况下取得了更高的精度,模型在精度和时空复杂度两方面均有优势。相比其他对比模型,DAFCResUnet模型具有更强的特征提取和抗干扰能力,能更好解决道路上的干扰物、与道路特征相似地物、树荫或阴影...     

面向卫星遥感影像检索定位的深度学习全局表征模型评估与分析

如何快速获取无辅助参数卫星遥感影像地理位置是非合作方式获取的遥感影像信息充分利用的一个关键,利用影像特征的相似性对卫星遥感影像检索来实现定位,是获取无辅助参数卫星遥感影像地理位置的有效手段。为了探寻影像深度学习全局特征用于无辅助参数卫星遥感影像检索定位的可行性,建立了包括Precision@K、平均排序、特征提取时间、特征相似性计算时间、硬件消耗等,涵盖有效性、效率2个方面共计5类指标的评估体系。采用谷歌地球提供的影像数据作为基准影像,在资源三号夏季及冬季数据集上,分别利用AlexNet、VggNet、ResNet、DenseNet、EfficientNet等几种代表性的卷积神经网络预训练模型提取基准影像及查询影像的全局特征,依据评估体系中的指标,对这些网络模型的影像表征效果进行全面的量化评估与分析。试验分析结果表明,DenseNet、ResNet-18、VggNet这3个深度学习神经网络预训练模型提取的全局特征,综合表征效果较好,可有效用于卫星遥感影像检索定位;当K值取200时,DenseNet网络模型的Precision@K值可以达到59.5%,ResNet-18和VggNet网络...