科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
提取遥感影像中的建筑物对智慧城市建设有着重要意义。针对传统方法提取背景复杂遥感影像出现的精度低等问题，提出一种基于U-Net网络的遥感影像建筑物提取方法 MA-Unet。该方法主要由编码器和解码器组成，在编码器中引入卷积块注意力模块，其中通道注意力模块来筛选更重要的特征，抑制无效特征，空间注意力模块来筛选更深层次的语义特征，引入空洞空间金字塔池化模块提取不同尺度的特征。在解码器中，为了融合不同尺度大小的物体特征，将解码器中的特征图上采样后进行串联，这种信息聚合在某种程度上解决了不同尺度物体检测困难的问题。分别进行对比试验后，结果表明，MA-Unet方法在Massachusetts建筑物数据集上准确率、精度以及交并比分别优于U-Net1.7%、2.0%、1.6%，在WHU建筑物数据集上准确率、精度以及交并比分别优于U-Net1.1%、1.4%、2.3%，是一种更为有效且具有一定实际应用价值的目标提取方法。
- 单位
