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基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取和变化检测研究

陈永  
【摘要】:建筑物作为城市发展的活跃要素,是土地资源管理、城市规划、地理数据库更新等领域重点关注的对象之一。高效、精确的建筑物信息提取和变化检测对于这些业务具有重要的理论意义。近年来,深度学习凭借其优异的泛化能力,特别适用于大数据的分析与表达,已经被广泛的应用到各个领域。基于深度学习的方法为提取和检测高分辨率遥感影像中的特定信息提供了新思路。针对深度学习算法在提取建筑物和检测建筑物变化信息的过程中,存在漏检错检和边界识别粗糙的问题,借由卷积神经网络模型在图像处理领域的优势,建立了AUNet-CRFs的建筑物提取模型来提取一幅遥感影像中所有的建筑物。所提出的Siam-Unet++建筑物变化检测模型,则用来检测时序不同的两幅遥感影像中发生变化的建筑物,以方便工作人员的管理。具体的研究内容如下:(1)遥感影像数据的预处理。本文选择WHU建筑物航空遥感数据、谷歌建筑物数据和自采集的西安市秦岭地区的谷歌数据作为深度学习网络模型的输入。首先对自采集的西安市秦岭地区的谷歌数据进行直方图匹配、图像配准、图像去噪、归一化和标注,来补充谷歌数据源,加强其数据的多样性。然后对三种数据进行采样和数据增广得到本文任务所需要的数据集。(2)针对深度学习算法在提取建筑物信息时,存在深层特征映射关系复杂,易导致错检、漏检和建筑物边缘提取粗糙的问题,提出了AUNet-CRFs的高分辨率遥感影像建筑物提取深度学习网络模型。网络模型以U-Net为基础,采用空洞卷积层构造的扩展路径来重塑U-Net网络最深层次的感受野,通过扩大感受野的方式,提高建筑物特征之间相关性,从而提高其特征提取精度,实现建筑物的粗提取,并应用全连接随机场来提高建筑物的边缘分割,从而实现建筑物的精细提取。(3)针对双时序影像早期融合策略(Early Fusion,EF)的输入方式容易忽略影像变化的特征信息的问题,提出了基于Siam-Unet++的高分辨率遥感建筑物变化检测深度学习网络模型。该网络采用UNet++作为骨干提取网络,在其编码器部分应用Siam-diff(Siamese-Difference)结构来提取前后两时序影像的变化特征,并在解码阶段的上采样和横向跳跃路径连接之后引入注意力机制,旨在突出建筑物变化的特征,抑制网络对其它变化类别特征的学习。同时,使用多边输出融合(Multiple Side-Output Fusion,MSOF)策略加权融合不同语义层次的特征信息,提高建筑物变化检测的精度。并采取忽略边缘滑窗的方法对大尺度遥感影像进行预测,减少影像拼接过程中变化结果图产生的空洞图斑。在大型遥感建筑物数据集上的实验验证结果表明,所提出的深度学习网络模型对建筑物的提取和变化检测具有良好的性能,一定程度上提高了建筑物识别的准确性。


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