基于语义分割的遥感影像建筑物提取

作者：于坤; 王贺封^*; 焦月正; 李武乾

来源：测绘与空间地理信息, 2021, 44(10): 50-54.

• 遥感影像
• 建筑物提取
• M-Unet
• 形态学

针对在遥感影像的建筑物提取过程中,建筑物密集且离散分布带来提取效果一般的问题,采用一种特征信息增强的U-net网络。模型使用MobileNet主干网络做编码器,用于影像的建筑物特征提取,考虑到下采样时低维信息逐渐丢失,以致边缘提取效果不佳,网络结合形态学的膨胀和闭运算优化提取结果的精度。实验结果表明,在多场景高分辨率的武汉大学遥感影像建筑物数据集上,结合形态学后处理的M-Unet(MobileNet U-net)提取结果不仅在视觉效果上表现优异,而且在精确度、召回率、F1-score、平均交并比MIou(Mean Intersection over union) 4个指标上分别达到96.2%、76.6%、84.6%和74.5%,均优于相同主干网络下的Pspnet和Segnet。

• 单位
  河北工程大学