基于卷积神经网络的建筑物精细化提取

• 作者: 吴剑亮 李艳 马佩坤 高扬 黄小赛
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 建筑物提取 卷积神经网络 先验形状
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 测绘工程案例
• 页码范围: 97-100
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 字数: 2856字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2018.03.029

摘要

现有图像分割方法往往受图像模糊和噪声的影响,提取的轮廓不准确.为了提取建筑物的精确轮廓,提出了一种基于卷积神经网络的集成方法,包括建筑物定位、形状判断、形状匹配等步骤.实验证明,无论是对DSM图像还是多光谱影像,该方法都能获得精确的建筑物轮廓.