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基于全卷积神经网络的无人机影像建筑物提取

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针对无人机影像建筑物自动提取时精度低、边缘精细化程度不足导致水利移民征地过程中建筑物面积统计不准确的问题,为提高无人机影像建筑物自动提取精度,利用基于跳层连接的全卷积神经网络进行无人机影像建筑物自动提取,结合无人机数据生产过程中产生的DSM对建筑物初步提取结果进行后处理,得到更加精细化建筑物的边缘.结果 显示,利用基于跳层连接的全卷积神经网络进行无人机影像建筑物提取,平均Kappa系数为0.90,平均查准率为0.93;当前常用的分类模型Deeplab网络,Kappa系数为0.67,查准率0.70;Segnet网络的Kappa系数为0.75,查准率为0.79.相较于Deeplab网络Kappa系数提高了0.23,查准率提高了0.23;相较于Segnet网络,Kappa系数提高了0.15,查准率提高了0.14.利用DSM对初步提取结果进行后处理,处理后Kappa系数为0.92,查准率为0.94.对比初步提取结果,Kappa系数提高了0.02,查准率提高了0.01.结果 表明,结合DSM与全卷积神经网络的无人机影像建筑物提取方法具有更优越的提取精度.
Fully convolutional network-based building extraction of image from unmanned aerial vehicle

于洋、施国武、刘斌、李霞、邢宽平

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云南省水利水电勘测设计研究院,云南昆明 650021

深度学习 卷积神经网络 DSM建筑物提取 残差学习 遥感

国家高分辨率对地观测系统重大科技专项云南省院士工作站建设专项云南省创新团队建设专项

89-Y40-G19-9001-18/20-032015IC0132018HC024

2020

水利水电技术(中英文)
水利部发展研究中心

水利水电技术(中英文)

CSTPCD北大核心
影响因子：0.456
ISSN：1000-0860
年,卷(期)：2020.51(7)
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