融合高阶信息的遥感影像建筑物自动提取

• 作者: 慕晓冬 杨东方 王舒洋 贺浩 郑玉航
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感 建筑物提取 高阶信息 编解码器网络 语义分割
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 2474-2483
• 页数: 10页
• 分类号: TP753
• 字数: 6840字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20192711.2474

摘要

针对遥感影像中建筑物目标与背景环境区分度低而造成的提取效果较差的问题,本文提出了融合高阶信息的编解码网络方法以改善建筑物自动提取的精度.首先,针对遥感影像建筑提取任务,使用深度编解码网络完成对建筑物目标的低阶语义特征提取;其次,使用多项式核完成对深度网络中间特征图的高阶描述,以提升网络对于模糊特征的辨识能力;最后,将低阶特征与高阶特征级联后,送入编解码网络的末端,得到对建筑物的分割结果.在Massachusetts Build-ings数据集上进行试验,其召回率、准确率和F1-score指标分别达到了85.1％,77.5％和80.9％,综合指标F1-score相比于基础深度编解码网络提升约4％.本文所提方法改进了编解码器网络对于遥感影像建筑物自动提取任务的表现性能,能够更加精确地提取与背景区分度较低的建筑物目标,具有良好的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	慕晓冬	火箭军工程大学作战保障学院	18	104	5.0	10.0
2	杨东方	火箭军工程大学导弹工程学院	11	24	3.0	4.0
3	王舒洋	火箭军工程大学作战保障学院	7	21	3.0	4.0
4	贺浩	火箭军工程大学导弹工程学院	4	11	1.0	3.0
5	郑玉航	火箭军工程大学导弹工程学院	7	2	1.0	1.0