基于稠密金字塔网络的遥感影像建筑物提取

建筑物自动提取是遥感影像解译的重要研究方向,由于遥感影像中建筑物尺度变化大,纹理轮廓特征复杂以及树木遮挡等因素,针对遥感影像的建筑物提取具有一定难度.为了解决多尺度因素对建筑物提取的影响,采用稠密空间金字塔网络,模型基于带孔卷积和稠密连接机制分别改进残差卷积网络和空间金字塔结构,利用跳线连接融合低层纹理特征和高层语义特征,是一种端到端的遥感影像建筑物提取模型.在INRIA遥感影像数据集上展开充分实验,实验结果表明,模型在交并比和准确率两个指标上分别达到了75.93％和92.26％,均优于SegNet、FCN、Skip和MLP方法,证明了模型的有效性和准确性.