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基于HRNet的高分辨率遥感影像建筑物变化信息提取

HRNet-based extraction of building change information from high-resolution remote sensing images

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建筑物图斑变化检测是遥感影像信息提取的重要内容之一,对于土地调查、自然资源常态化监测、土地执法监测等具有重要意义.岭南地区建设结构复杂,高分辨率遥感影像信息丰富,包含建筑结构细节多种多样,加上成像的季节不同、时间不同等因素导致建筑物变化信息的自动提取十分困难.针对此问题,本文提出了基于HRNet的语义分割模型,通过筛选保留高分辨率的特征层,从而保留更细节的图像信息.此外,结合图像分割二值化对结果进行优化,在一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物变化自动检测的能力.

陈智朗、付振华、朱紫阳、王慧慧、刘沁雯、杨钰灵、许耿然

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广东省国土资源测绘院,广东 广州510663

自然资源部华南热带亚热带自然资源重点实验室,广东 广州510663

广东省自然资源科技协同创新中心,广东 广州510663

武汉汉达瑞科技有限公司,湖北 武汉430299

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高分辨率遥感影像 建筑物变化信息提取 HRNet 图像分割二值化

广东省海洋经济发展海洋六大产业专项广东省省级科技计划自然资源部地理国情监测重点实验室开放基金重点项目

GDNRC[20200512018B0202070022020NGCMZD03

2022

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2022.(5)
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