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基于多特征融合与对象边界联合约束网络的建筑物提取

高贤君 冉树浩 张广斌 杨元维

高贤君, 冉树浩, 张广斌, 杨元维. 基于多特征融合与对象边界联合约束网络的建筑物提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版. doi: 10.13203/j.whugis20210520
引用本文: 高贤君, 冉树浩, 张广斌, 杨元维. 基于多特征融合与对象边界联合约束网络的建筑物提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版. doi: 10.13203/j.whugis20210520
GAO Xianjun, RAN Shuhao, ZHANG Guangbin, YANG Yuanwei. Building Extraction Based on Multi-feature Fusion and Object-boundary Joint Constraint Network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20210520
Citation: GAO Xianjun, RAN Shuhao, ZHANG Guangbin, YANG Yuanwei. Building Extraction Based on Multi-feature Fusion and Object-boundary Joint Constraint Network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20210520

基于多特征融合与对象边界联合约束网络的建筑物提取

doi: 10.13203/j.whugis20210520
基金项目: 

城市空间信息工程北京重点实验室开放基金(20210205);城市轨道交通数字化建设与评价技术国家工程实验室开放基金(2021ZH02);湖南科技大学测绘与遥感地理信息工程湖南省重点实验室开放基金(E22133);海南省地球观测重点实验室开放研究基金(2020LDE001);国家自然科学基金(41872129)。

详细信息
    作者简介:

    高贤君,博士,副教授,主要从事高分辨率图像目标自动识别的理论和方法研究。电子邮件:junxgao@yangtzeu.edu.cn

  • 中图分类号: TP751.1

Building Extraction Based on Multi-feature Fusion and Object-boundary Joint Constraint Network

Funds: 

The Open Fund of Beijing Key Laboratory of Urban Spatial Information Engineering (No.20210205)

  • 摘要: 针对现有全卷积神经网络因光谱混杂,造成建筑物漏检和误检,以及边界缺失的问题,设计了一种基于多特征融合与对象边界联合约束网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。该方法基于编解码结构,并在编码阶段末端融入连续空洞空间金字塔模块,以在不损失过多有效信息的前提下进行多尺度特征提取和融合;在解码阶段,通过实现基于对象和边界的多输出融合约束结构,为网络融入更多准确的建筑物特征并细化边界;在编码与解码阶段间的横向跳级连接中引入卷积块注意力机制,以增强有效特征。此外,解码阶段的多层级输出结果还被用于构建分段多尺度加权损失函数,实现对网络参数的精细化更新。在WHU和Massachusetts建筑物数据集上进行对比试验分析,其中IoU和F1分数分别达到了90.44%、94.98%和72.57%、84.10%,且模型的复杂度与效率均优于MFCNN与BRRNet。
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    [4] 周于涛, 吴华意, 成洪权, 郑杰, 李学锡.  结合自注意力机制和结伴行为特征的行人轨迹预测模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20200159
    [5] 眭海刚, 黄立洪, 刘超贤.  利用具有注意力的Mask R-CNN检测震害建筑物立面损毁 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20200158
    [6] 林恒, 龚威, 史硕.  利用等边长正交格网进行层次聚合聚类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20150668
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    [8] 高贤君, 郑学冬, 沈大江, 杨元维, 张佳华.  城郊高分影像中利用阴影的建筑物自动提取 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20150766
    [9] 黄荣刚, 杨必胜, 李健平, 田茂, 梁新美.  利用目标区域拓扑关系图提取建筑物点云 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20160112
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-06-20

基于多特征融合与对象边界联合约束网络的建筑物提取

doi: 10.13203/j.whugis20210520
    基金项目:

    城市空间信息工程北京重点实验室开放基金(20210205);城市轨道交通数字化建设与评价技术国家工程实验室开放基金(2021ZH02);湖南科技大学测绘与遥感地理信息工程湖南省重点实验室开放基金(E22133);海南省地球观测重点实验室开放研究基金(2020LDE001);国家自然科学基金(41872129)。

    作者简介:

    高贤君,博士,副教授,主要从事高分辨率图像目标自动识别的理论和方法研究。电子邮件:junxgao@yangtzeu.edu.cn

  • 中图分类号: TP751.1

摘要: 针对现有全卷积神经网络因光谱混杂,造成建筑物漏检和误检,以及边界缺失的问题,设计了一种基于多特征融合与对象边界联合约束网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。该方法基于编解码结构,并在编码阶段末端融入连续空洞空间金字塔模块,以在不损失过多有效信息的前提下进行多尺度特征提取和融合;在解码阶段,通过实现基于对象和边界的多输出融合约束结构,为网络融入更多准确的建筑物特征并细化边界;在编码与解码阶段间的横向跳级连接中引入卷积块注意力机制,以增强有效特征。此外,解码阶段的多层级输出结果还被用于构建分段多尺度加权损失函数,实现对网络参数的精细化更新。在WHU和Massachusetts建筑物数据集上进行对比试验分析,其中IoU和F1分数分别达到了90.44%、94.98%和72.57%、84.10%,且模型的复杂度与效率均优于MFCNN与BRRNet。

English Abstract

高贤君, 冉树浩, 张广斌, 杨元维. 基于多特征融合与对象边界联合约束网络的建筑物提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版. doi: 10.13203/j.whugis20210520
引用本文: 高贤君, 冉树浩, 张广斌, 杨元维. 基于多特征融合与对象边界联合约束网络的建筑物提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版. doi: 10.13203/j.whugis20210520
GAO Xianjun, RAN Shuhao, ZHANG Guangbin, YANG Yuanwei. Building Extraction Based on Multi-feature Fusion and Object-boundary Joint Constraint Network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20210520
Citation: GAO Xianjun, RAN Shuhao, ZHANG Guangbin, YANG Yuanwei. Building Extraction Based on Multi-feature Fusion and Object-boundary Joint Constraint Network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20210520
参考文献 (18)

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