基于全卷积神经网络的建筑物屋顶自动提取

高分辨率遥感影像在地面自动目标提取中得到了广泛应用,然而利用传统算法,很难高精度地进行实时的建筑物屋顶绘图。本文使用深度学习方法探讨建筑物屋顶分割,由于卷积运算对形变、旋转、光照条件的不敏感,设计了一种用于建筑物屋顶提取的深度卷积神经网络,提出的网络为级联式全卷积神经网络,在深度卷积神经网络的设计中使用了特征复用和特征增强,实现建筑物的自动精确提取。以美国马萨诸塞州建筑物数据集为基础的实验结果表明,本文提出的网络结构取得了92.3%的总体预测精度,和其他方法相比,本文提出的方法具有更高的精度     

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%。     

基于阴影的资源三号卫星数据城市建筑物高度估算

利用我国首颗民用高分辨率测绘卫星—ZY3影像,运用面向对象方法及形态学的思想,以形态学建筑物指数MBI和形态学阴影指数MSI,构建了基于知识规则的城市建筑物和阴影信息提取模型,很好地完成了北京方庄小区和厦门软件园的建筑物和阴影的提取,并实现了阴影长度的自动估算。利用太阳、卫星和建筑物成像几何关系,以阴影长度估算了城市建筑物高度,并以实测数据进行精度评价及误差分析。在以北京市方庄小区为例的试验中,建筑物高度提取的平均相对误差为7.08%,绝对误差小于6 m的建筑物占90%以上,80%以上的建筑物相对误差在10%以内,而误差较大的多为阴影较难识别的低矮建筑物和建筑密度较大使得阴影相互遮挡的高层建筑物。在厦门市软件园区实验中,94.3%的建筑物绝对误差在5 m以内,且计算高度与实际高度相关系数达到0.992,进一步验证了所用方法的可靠性。本文提出的建筑物信息提取方法,可很好地实现高分辨率影像城市建筑物高度估算,展示出资源三号卫星数据在城市建筑物信息提取方面的应用潜力。     

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。     

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。     

车载激光扫描数据中建筑物立面快速提取

本文提出一种结合多种投影影像从车载激光扫描数据中提取建筑物的方法。该方法首先将点云数据投影到XOY平面,生成多种投影影像;然后结合建筑物几何语义特征,对已获取的投影影像进行几何约束与形态学运算,得到建筑物种子区域;在此基础上,通过设置高差阈值,在最高高程影像上进行建筑物种子区域的八邻域区域生长,得到建筑物区域;最后将影像上的建筑物区域反投影到三维空间,提取出建筑物目标。实验结果表明,该方法能有效提取点云数据中的建筑物立面,取得较高的正确率和完整率,且大大提高了计算效率。     

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。     

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。     

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。     

融合高度特征的高分遥感影像多尺度城市建筑类型分类

城市区域建筑类型信息在城市功能区识别、城市环境变量反演等应用领域具有重要作用。本文提出一种融合高分辨率遥感影像高度特征的多尺度城市建筑类型分类方法。首先利用语义分割模型识别高分辨影像中建筑和阴影对象;然后借助建筑对象及其阴影信息在卫星成像时的几何关系估算建筑高度;最后基于多尺度图像分析思想,提取一系列表征建筑对象的高度、空间结构、几何等多尺度特征,利用机器学习方法进行建筑类型分类,并进一步分析不同粒度的建筑类型分析单元对分类结果的影响。选取福州市主城区国产高分二号高分辨率影像进行实验验证。结果表明：① 基于所提方法的建筑类型分类总体精度达到82.98%, kappa系数为0.77,分类精度优于本文中未加入高度信息的分类方法和单一尺度分类方法;② 引入高度特征有效提高了中低层居民楼和高层商住两用建筑类型的分类精度,较未加入高度特征的分类结果,总体精度提高了11.28%;③ 融合多个尺度的图像特征可有效减少粘连建筑误分为密集型建筑的情况,较单一尺度分类方法,总体精度提高了2.77%。在精细的数字表面模型数据缺失下,利用高分辨影像阴影信息可为建筑物高度估计提供一种有效的策略,提高城市建筑类型分类精度。此外,融合多粒度图像特征可提升城市区域复杂建筑类型的表征能力,进而提高分类精度。     

融合边缘特征与语义信息的人工坑塘精准提取方法

针对高空间分辨率遥感影像目标提取中定位精度低、边缘粗糙等问题,提出一种融合目标边缘特征与语义信息的人工坑塘提取网络模型。方法首先利用改进的U-Net语义分割网络模块来提取遥感影像中丰富的目标语义信息,然后拓展上述语义分割网络构建边缘提取子网络来获取遥感影像的多尺度边缘特征,最后借助于编码-解码子网络融合边缘特征与语义信息,实现遥感影像目标的精准提取。将该方法运用到雷州半岛复杂背景条件下人工坑塘提取实验中,实验结果中本文提出的方法在F分数以及边界F分数等评价指标上表现最优,达到97.61%与83.01%,验证了融合高层语义信息结合低层的边缘特征在提升遥感目标提取精确度上的有效性。     

基于高分辨率遥感目标特征库的地震灾情快速评估方法

高分辨率遥感影像已逐步成为地震灾害快速评估的主要数据源之一,但现有的遥感地震灾害信息提取方法存在对研究人员目视解译经验依赖性强和利用高分辨率影像提取结果精度不高的问题。因此,本文提出了一种基于目标特征库的高分辨率遥感灾害信息快速提取方法,用于提升遥感影像灾害信息提取的效率和自动化程度,并对基于目标特征库进行地震灾情快速评估的几项关键技术（目标特征库构建、样本匹配方法和自动分类方法）进行了阐述,最后,以云南鲁甸地震龙头山镇地区为研究区,基于高分辨率遥感影像在目标特征库支持下开展了地震灾情快速评估实验。通过与灾后调查数据的对比分析发现,基于高分辨率遥感灾害目标特征库的地震灾情快速评估结果在精度上可以满足灾情快速评估的业务需要,同时还具有更好的时效性。     

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。     

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。