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摘要
建筑物是城市建设的主要地物特征，是构成城市的基本要素之一，是城市化建设不断发展的重要体现，是人类生产和生活的主要场所，对其进行有效管理和监督是至关重要的。当前遥感影像获取能力提升且应用常态化，如何快速准确地提取建筑物为后续的应用提供基础是当前急需解决的问题。本文通过分析并结合当前深度学习等先进技术，提出了基于前景感知的遥感影像建筑物提取方法。首先通过改进ResNet网络提取基本影像特征；然后使用双向FPN网络获取金字塔特征图，并利用前景和地理空间场景建模，形成相关上下文关联；最后增强输入特征图，放大前景特征与背景特征的差距，以提高前景特征区分度，并最终实现高效、精准的遥感影像建筑物的自动化提取。
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