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复杂城市场景下的高分辨率遥感建筑物提取研究

秦梦宇  
【摘要】:虽然城市的土地面积仅占地球表面的2%,但是世界上有一半以上的人口生活在城市地区。城市的快速发展让城市建筑物的数量极速上升,因此从高分辨率遥感影像中实现城市建筑物的准确提取具有重要意义。复杂城市场景下的高分辨率遥感建筑物提取存在易被阴影、植被遮挡以及多尺度效应问题,这给精细化提取带来了巨大的挑战。本文利用先进的深度卷积神经网络,联合双重注意力模块和复合损失函数,改进了U-Net模型,用于复杂城市场景下高分辨率遥感建筑物提取,并在多源遥感数据集和各种复杂城市场景下取得了较好的结果。本文的主要内容如下:(1)分析了城市建筑物的遥感特征。城市建筑物在光谱、纹理、几何等特征上与阴影、植被等地物差异较大。深度卷积神经网络中利用固定感受野获取的多尺度建筑物特征之间存在一定的差异。在面对阴影、植被遮挡以及多尺度效应问题时,常规的深度学习模型虽取得了一定优势,但对建筑物特征的提取效果也有待加强。双重注意力模块可以根据建筑物特征之间的相似性,自适应的获取全局和长通道的建筑物特征,从而实现阴影、植被遮挡以及多尺度效应下建筑物特征的增强。(2)构建了高分辨率遥感城市建筑物提取模型。传统城市建筑物提取方法只能提取浅层特征,基于深度学习的方法对复杂城市场景下建筑物的特征提取不充分。针对上述问题,本文改进了U-Net网络。首先,在标准U-Net网络的编码器底端嵌入了双重注意力模块,该模块可以通过捕获全局建筑物信息和长通道建筑物信息,实现建筑物特征的增强。然后改进了损失函数,在交叉熵损失函数的基础上加入了Lovász损失函数,构成的复合损失函数提高了模型对建筑物提取结果的约束能力,进一步增强了模型的鲁棒性。(3)验证了本文方法在复杂城市场景下的适用性。将FCN、U-Net、Seg Net、Deep Lab V3+、本文方法分别在Inria航空影像数据集、马萨诸塞州数据集、World View-2数据上进行验证,并选取阴影、植被遮挡以及多尺度效应下的结果进行分析。研究发现,本文方法在复杂城市场景下对建筑物的提取效果最佳,可以有效改善阴影、植被遮挡以及多尺度效应下建筑物漏提或提取不完整的问题。在Inria航空影像数据集上的F1-score达到了85.54%,在马萨诸塞州数据集上的F1-score达到了83.78%,在World View-2数据上也取得了相对较好的效果。


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