房屋建筑物作为人类活动的主要场所，快速准确地将其从高分辨率遥感影像中提取出来，对促进遥感信息在防灾减灾、城镇管理等方面的应用具有重要意义。本文基于深度学习，提出了高分辨率遥感影像房屋建筑物像素级精确提取方法。首先，针对样本图像边缘像素特征不足现象，以U-Net模型为基础提出IEU-Net模型，设计了全新的忽略边缘交叉熵函数IELoss并将其作为损失函数，另外添加Dropout和BN层在避免过拟合的同时提高模型训练速度和鲁棒性。其次，为解决模型特征丰富度有限的问题，引入形态学建筑物指数MBI，与遥感影像RGB波段一同参与到模型的分类过程。最后，在模型预测时与IELoss相对应采用忽略边缘预测策略从而获得最佳建筑物提取结果。实验对比分析表明：本文方法能有效克服样本边缘像素特征不足问题并抑制道路、建筑物阴影对结果的影响，提升高分辨率遥感影像中房屋建筑物的提取精度。
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IEU-Net高分辨率遥感影像房屋建筑物提取
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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