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。     

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。     

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...     

基于图分割的高分辨率遥感影像建筑物变化检测研究

建筑物是城市地理数据库中最容易发生变化和最需要更新的部分,其更新工作量巨大,因此开展对高分辨率遥感影像中的建筑物进行自动提取和变化检测研究具有重要的意义.本文以精确提取变化建筑物的位置和轮廓为目标,基于图分割提出一种高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法.首先,将遥感影像中的每个像元映射成图的顶点,利用像元之间的距离阈值构造图的边,综合利用位置,灰度和边缘3种特征计算边的权值,将遥感影像的分割转化为图的分割,并用归一化图分割方法得到分割对象集合;然后,以长宽比和矩形度作为约束条件,对2期遥感影像中的分割对象集合进行筛选,提取建筑物对象;最后,根据2期影像中建筑物之间的空间,面积和格局关系识别建筑物的变化类型(包括新增,消失和改建),并对其进行可视化表达.为了验证本文方法的有效性,分别以深圳市的WorldView影像和北京市的QuickBird全色影像为数据源,从中选取13组具有代表性的子影像进行实验.结果表明,本文提出的方法对配准精度较低的影像组具有一定的适应性,容许的配准误差达到20个像元(10 m),平均查准率和平均查全率分别达到93.16%和87.90%.     

高分辨率遥感影像阴影与立体像对提取建筑物高度比较研究

建筑物高度信息的快速准确获取对于城市规划管理、生态环境评价具有重要意义。本文以南京市主城区为研究区,选择2011年Geoeye-1卫星高分辨率遥感影像立体像对数据,结合Google Earth数据及实地建筑物高度测量,分别利用单幅遥感影像和立体像对计算建筑物高度,并以实测建筑物高度数据验证不同方法的提取精度,进而比较这2类方法的优缺点。结果表明：利用立体像对提取建筑物高度的方法更加精确,提取结果误差在2.8 m以内,能够快速地获取大范围建筑物高度,具有实用价值;单幅遥感影像阴影提取建筑物高度适用于建筑物高大、毗邻建筑物间隙大、周围无遮挡的情况,而立体像对提取建筑物高度不受建筑四周环境影响,在建筑物密集分布、高度均一的情况下,其普适性更强。     

融合LiDAR数据与高分影像特征信息的建筑物提取方法

建筑物是城市环境中的主要地物类型,从高分影像等数据中自动提取建筑物对于提升土地利用变化检测、城市规划与土地执法等业务的质量与效率具有重要意义。本文针对现有建筑物提取方法存在的边界提取不精确的问题以及采用手工特征表达图像信息的局限性,融合LiDAR数据与高分影像两种数据源的特征信息,提出一种基于SegNet语义模型的建筑物提取新方法。首先,对LiDAR数据预处理得到数字表面模型（DSM）、数字地形模型（DTM）、归一化数字表面模型（nDSM）,利用高分影像NDVI值去除nDSM中部分树木点,得到结果影像nDSM_en;其次,分别获取LiDAR数据回波强度、表面曲率以及高分影像NDVI值 3个特征构建特征图像训练SegNet语义模型,利用训练得到的模型完成建筑物初始提取;最后,采用阈值法分割nDSM_en得到影像对象,利用影像对象约束建筑物初始提取结果,完成建筑物精提取。在以ISPRS 官方提供的标准数据集（数据采集的地理区域为德国Vaihingen,采集时间2008年7—8月）为样本的实验中,本文方法在像素层次的平均查全率、平均查准率和提取质量分别为96.4%、94.8%和91.7%;针对面积大于50 m ²的建筑物对象,上述3个指标均为100%。实验结果表明：本文提出与实现的建筑物提取方法更好地利用了反映建筑物与非建筑物本质差异的特征信息,有效地实现了2种数据源的相对优势互补,提高了建筑物的检测与提取精度。     

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...     

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EL...     

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。     

面向对象的高空间分辨率遥感影像道路信息的提取

遥感影像的道路信息提取是构建及更新地理空间数据库的一个重要组成部分。针对高空间分辨率遥感影像丰富的地物细节信息和突出的结构、纹理信息的特点,采用一种面向对象技术,实现了高空间分辨率影像道路信息提取。首先,利用面向对象的影像分割技术得到道路均值对象,然后挖掘高空间分辨率遥感影像中描述道路的光谱特征、几何特征及纹理特征,构建道路对象的知识库,实现了城郊重要道路信息的提取。与最大似然法相比,提取结果充分利用道路形状和纹理信息,能克服光谱特征的噪声现象,提取道路准确率高,为高空间分辨率遥感影像道路信息提取提供了一种新的途径。     

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Gabor滤波方法的居民地识别分析

图像纹理对于高分辨率遥感图像的信息提取与目标识别具有重要意义。针对"北京一号"小卫星全色遥感图像非城市区域居民地块往往呈现出比较明显的方向性纹理的特点,扩充改进Gabor滤波方法进行提取。方法主要利用Gabor滤波器的多尺度、多方向滤波的性质,提取多尺度纹理特征集,并进行特征;而后利用多特征聚类实现图像的初步分割。由于分割是对特征进行聚类完成的,其结果可能存在一个居民地块由若干个相互间存在间隔的子区域组成、存在无用小斑块、居民地内部存在大量小孔洞等缺陷。针对上述不足,利用形态学尺度空间融合方法,对居民地块通过结构元素不断增大的闭运算进行迭代融合,并选择一个具备"最长生存期限"的类别个数作为最佳类数,选择首次出现该类别数的分割结果作为最后的识别结果。对延庆地区的小卫星影像进行了居民地提取,并与共生矩阵纹理分析方法进行了实验对比。结果表明方法是有效的,并在提取精度上具有优势。     

高空间分辨率遥感影像多尺度分割优化组合算法

高空间分辨率遥感影像能够充分地描述地表覆盖空间异质性,可用于提取地面目标物。然而高空间分辨率在像元尺度的目标提取时易产生"椒盐效应"问题,面向对象的小尺度影像分割也受此效应影响;而大尺度的影像分割造成较小目标的遗漏。本文提出了一种针对高空间分辨率遥感影像的多尺度分割优化组合算法MOCA(Multi-scale-segmentation Optimal Composition Algorithm),基于后验概率信息熵指标选择影像中每个地面目标的最优分割尺度并集成组合,获得高空间分辨率遥感影像的多尺度分割优化组合结果。本文使用F指标和BCI(Bidirectional Consistency Index)两种指标评估地面目标物提取精度,并将MOCA与同类多尺度分割方法进行比较。实验结果表明,本文提出的MOCA算法可实现多个分割尺度的最优组合,并获得较高的地面目标物提取精度。     

基于数学形态学的高空间分辨率遥感影像几何特征提取

本文结合高空间分辨率遥感影像的特点,利用数学形态学方法,选取具有不同尺度和包含全部方向的结构元素,设计了全方位结构元素多级加权滤波去噪算法和多尺度全方位形态学边缘检测算法,用于高空间分辨率遥感影像的处理;并通过图像边界追踪生成栅格数据对象和矢量数据对象,据此建立了高空间分辨率遥感影像的几何特征提取模型。结果表明:全方位结构元素多级加权滤波去噪算法很好地抑制了图像中的噪声,并保留了图像细节;多尺度全方位形态学边缘检测算法很好地解决了噪声抑制和精细边缘提取的矛盾,检测出的图像边缘比基本的边缘检测算子清晰,而且抗噪性能强。提取的几何特征信息可以结合遥感图像的光谱、纹理、统计等特征用于遥感图像地物识别与分类,也可以在GIS、摄影测量、计算机视觉等领域和气象、农林、地理、海洋、水利、国土资源和环保等行业使用。