Res＿ASPP＿UNet++：结合分离卷积与空洞金字塔的遥感影像建筑物提取网络

针对连续池化操作丢失低层语义信息而导致建筑物提取精度低的问题,尝试以UNet++网络为基础,通过将编码器的标准卷积及最大池化替换成深度可分离卷积,以及在编码器末端利用不同采样率的空洞卷积构建多尺度空洞空间金字塔池化结构ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)来提升网络性能,并将改进后的建筑物提取网络称为残差空洞空间金字塔网络（Res＿ASPP＿UNet++）。为验证Res＿ASPP＿UNet++网络结构的有效性和适用性,以经过数据增强预处理的WHU和Massachusetts数据集作为数据源,对Res＿ASPP＿UNet++网络与目前常用的语义分割网络进行了试验和精度评估,并将Res＿ASPP＿UNet++网络与文献中的研究成果进行了对比。结果表明Res＿ASPP＿UNet++在模型参数量与精度两个方面均表现出优势,能够在大幅压缩模型参数量的前提下,显著提升建筑物提取精度,提取建筑物的边界更加平滑和精确,对不同尺度的建筑物表现出较强的泛化能力。