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。     

利用基于残差多注意力和ACON激活函数的神经网络提取建筑物

针对目前主流深度学习网络模型应用于高空间分辩率遥感影像建筑物提取存在的内部空洞、不连续以及边缘缺失与边界不规则等问题,本文在U-Net模型结构的基础上通过设计新的激活函数（ACON）、集成残差以及通道-空间与十字注意力模块,提出RMAU-Net模型。该模型中的ACON激活函数允许每个神经元自适应地激活或不激活,有利于提高模型的泛化能力和传输性能;残差模块用于拓宽网络深度并降低训练和学习的难度,获取深层次语义特征信息;通道-空间注意力模块用于增强编码段与解码段信息的关联、抑制无关背景区域的影响,提高模型的灵敏度;十字注意力模块聚合交叉路径上所有像素的上下文信息,通过循环操作捕获全局上下文信息,提高像素间的全局相关性。以Massachusetts数据集为样本的建筑物提取实验表明,在所有参与比对的7个模型中,本文提出的RMAU-Net模型交并比与F1分数2项指标最优、查准率和查全率两项指标接近最优, RMA-UNet总体效果优于同类模型。通过逐步添加每个模块来进一步验证各模块的有效性以及本文所提方法的可靠性。     

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...     

基于改进全卷积神经网络模型的土地覆盖分类方法研究

遥感卫星数据是地球表面信息的重要来源，但利用传统的遥感分类方法进行土地覆盖分类局限性大、过程繁琐、解译精度依赖专家经验，而深度学习方法可以自适应地提取地物更多深层次的特征信息，适用于高分辨率遥感影像的土地覆盖分类。文中对高分辨率影像中水体、交通运输、建筑、耕地、草地、林地、裸土等进行高精度分类，结合遥感多地物分类的特点，以DeepLabV3+模型为基础，作出了以下改进：(1)骨干网络的改进，使用ResNeSt代替ResNet作为骨干网络；(2)空洞空间金字塔池化模块的改进，首先在并联的每个分支的前一层增加一个空洞率相对较小的空洞卷积，其次在分支后层加入串联的空洞率逐渐减小的空洞卷积层。使用土地覆盖样本库和自制样本库进行模型训练、测试。结果表明，改进模型在2个数据集的精度和时间效率均明显优于原始DeepLabV3+模型：土地覆盖样本库总体精度达到88.08%，自制样本库总体精度达到85.22%，较原始DeepLabV3+模型分别提升了1.35%和3.4%，时间效率每epoch减少0.39 h。改进模型能够为数据量以每日TB级增加的高分影像提供更加快速精确的土地覆盖分类结果。     

基于轮廓小波变换的航空影像建筑物识别

在对航空影像中的建筑物进行识别提取时,建筑物顶部的轮廓信息是一个重要的判断依据。基于航空影像建筑物个数繁多、形状复杂,且存在较多的干扰信息,提出一种新颖有效的建筑物识别方法:首先,利用改进标记分水岭算法提取建筑物区域。然后,对每个分割得到的建筑物区域,提取其轮廓,对轮廓进行基于平稳小波变换的仿射不变量计算,并构造建筑物模型数据库,利用相关系数实现了建筑物的有效识别。     

基于改进DeepLabv3+孪生网络的遥感影像变化检测方法

传统遥感影像变化检测方法依赖人工构建特征,算法设计复杂且精度不高;而将2幅不同时相影像叠加后输入神经网络的遥感影像变化检测方法会造成不同时相的特征相互影响,难以保持原始影像的高维特征,且模型鲁棒性较差。因此,本文提出一种基于改进DeepLabv3+孪生网络的遥感影像变化检测方法,以经典DeepLabv3+网络的编解码结构为基础对网络进行改进：① 在编码阶段利用共享权值的孪生网络提取特征,通过2个输入端分别接收2幅遥感影像,以保留不同时相影像的高维特征;② 在特征融合中用密集空洞空间金字塔池化模型代替空洞空间金字塔池化模型,通过密集连接的方式结合每个空洞卷积的输出,以提高对不同尺度目标分割的精度;③ 在解码阶段中针对不同层级特征图信息差异较大,难以融合的问题,引入基于注意力机制的特征对齐模型,引导不同层级的特征对齐并强化学习重要特征,以提升模型的鲁棒性。应用开源数据集CDD验证本文方法的有效性,并与UNet-EF、FC-Siam-conc、Siam-DeepLabv3+和N-Siam-DeepLabv3+网络对比试验。试验结果表明,本文方法在精确率、召回率、F1值和总体精度上达到87.3%、90.2%、88.4%、96.4%,均高于UNet-EF、FC-Siam-conc、Siam-DeepLabv3+网络和N-Siam-DeepLabv3+网络,检测结果较为完整,对边界的检测也更为平滑,且对尺度变化具有更高的鲁棒性。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于房屋轮廓与纹理的三维建筑模型分层次聚类研究

目前三维建筑模型已广泛应用于城市规划,导航和虚拟地理环境等领域.不同细节的模型是LOD( Level of detail )技术的基础,由于三维模型的生产成本高昂,模型自动化简逐渐引起了学者的关注.三维模型化简包括单模型化简和多模型综合2方面,目前单个模型的化简研究比较多,而模型群组综合的研究仍然处于起步阶段.本文主要研究模型群组的聚类综合,提出一种基于房屋轮廓与纹理的分层次聚类算法:首先,基于房屋的底面轮廓构建约束Delaunay三角网,以道路为基准对三角网进行划分,通过可视分析构建初始的邻接图,使建筑群组分类符合城市形态学;其次,将房屋纹理引入三维模型群聚类的过程,使用SOM( Self-organizing Map )智能分类算法对纹理进行分析,然后分割邻接图;最后,以最邻近距离对邻接图构造最小生成树,并进行线性检测,将离散的建筑合并到已聚类的群组中,最终完成模型的合并.本文利用纹理辅助轮廓特征,实现三维建筑模型的聚类,符合人类的视觉习惯,实验结果证明了本文方法的有效性.