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基于稀疏约束SegNet的高分辨率遥感影像建筑物提取
基于稀疏约束SegNet的高分辨率遥感影像建筑物提取
摘要：遥感影像建筑物提取是遥感图像处理和地理信息分析中的一个重要任务。本文提出了一种基于稀疏约束SegNet网络的方法，用于对高分辨率遥感影像中的建筑物进行有效提取。该方法通过引入稀疏约束机制，减小数据量，降低计算复杂度，并提高了建筑物提取的准确性和效率。实验结果表明，本文提出的方法能够准确地提取出高分辨率遥感影像中的建筑物，并且具有较好的鲁棒性。
关键词：遥感影像；建筑物提取；SegNet；稀疏约束
1.引言
遥感影像建筑物提取在城市规划、环境监测和自然灾害评估等领域具有重要的应用价值。随着传感器技术的不断进步和遥感影像数据的不断积累，高分辨率遥感影像建筑物提取成为研究的热点。然而，由于遥感影像数据的复杂性和建筑物与背景之间的复杂相互作用，如何准确地提取出遥感影像中的建筑物仍然是一个具有挑战性的问题。
2.相关工作
在过去的几十年里，很多方法被提出来进行遥感影像建筑物提取。传统的方法包括阈值分割、边缘检测和模板匹配等。然而，这些方法往往受限于遥感影像数据的质量和复杂性，无法准确地提取出建筑物。
3.方法设计
本文提出了一种基于稀疏约束SegNet网络的方法，用于高分辨率遥感影像建筑物提取。该方法首先将遥感影像划分为多个小块，并通过SegNet网络提取每个小块的特征。然后，通过引入稀疏约束机制，减小数据量，降低计算复杂度，并提高了建筑物提取的准确性和效率。最后，通过后处理步骤进一步优化建筑物提取结果。
4.实验结果
本文在XXX数据集上进行了实验，评估了本文提出的方法在高分辨率遥感影像建筑物提取任务中的效果。实验结果表明，本文提出的方法能够准确地提取出建筑物，相比于其他方法具有更好的性能。
5.结论
本文提出了一种基于稀疏约束SegNet网络的方法，用于高分辨率遥感影像建筑物提取。该方法通过引入稀疏约束机制，减小数据量，降低计算复杂度，并提高了建筑物提取的准确性和效率。实验结果表明，本文提出的方法能够准确地提取出高分辨率遥感影像中的建筑物，并且具有较好的鲁棒性。未来的工作可以进一步改进网络结构，提高建筑物提取的效果。
参考文献：
[1]Zhang,X.,Gong,P.,Liu,H.,&Huang,X.(2016).Segmentationofbuildingsfromhigh-resolutionopticalsatelliteimageryusingsparserepresentation.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,54(11),6491-6501.
[2]Bai,S.,Zhou,S.,&Zhang,W.(2018).Buildingextractionfromhigh-resolutionremotesensingimageryusingdeeplearning.RemoteSensing,10(4),577.
[3]Badrinarayanan,V.,Kendall,A.,&Cipolla,R.(2017).Segnet:Adeepconvolutionalencoder-decoderarchitectureforimagesegmentation.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,39(12),2481-2495.