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基于语义分割的高分辨率遥感影像建筑物提取
基于语义分割的高分辨率遥感影像建筑物提取
摘要
随着高分辨率遥感技术的发展，获取到的遥感影像数据变得越来越大，对于大规模的建筑物提取任务而言，传统的人工处理方法已经无法满足需求。因此，本论文提出了一种基于语义分割的方法来实现高分辨率遥感影像中建筑物的快速、准确提取。该方法基于深度学习网络，通过学习像素之间的语义关系，能够将影像中的建筑物与其他非建筑物进行有效分割。实验结果表明，该方法在建筑物提取任务上取得了优秀的性能，能够满足实际应用场景的需求。
关键词：高分辨率遥感影像；建筑物提取；语义分割；深度学习
1.引言
高分辨率遥感影像在城市规划、土地管理、环境监测等领域起到了重要作用。然而，对于大规模的遥感影像建筑物提取任务而言，传统的人工处理方法需要耗费大量的时间和人力，并且准确率也无法保证。因此，研究如何利用计算机视觉和深度学习技术来实现自动化的建筑物提取任务具有重要意义。
2.相关工作
传统的遥感影像建筑物提取方法主要包括基于阈值分割、形态学处理、纹理分析等。然而，这些方法在处理大规模遥感影像时存在诸多困难，如人工选择阈值固定，对于不同影像效果不佳。随着深度学习技术的发展，语义分割成为了一种用于遥感影像建筑物提取的新方法。
3.方法
本论文提出的方法主要包括数据集准备、深度学习网络构建和训练三个步骤。首先，我们从大规模高分辨率遥感影像中提取建筑物样本，并根据像素级标注得到语义分割标签。接着，我们采用卷积神经网络（CNN）构建了一个适用于遥感影像建筑物提取的深度学习网络。最后，我们利用构建的数据集对网络进行了训练，并对测试集进行了实验评估。
4.实验与结果
我们在公开数据集和自采集数据集上对提出的方法进行了实验评估。实验结果表明，所提出的方法在建筑物提取任务上具有较高的准确率和鲁棒性。与传统方法相比，使用语义分割的深度学习方法能够更好地区分建筑物和非建筑物，提升了建筑物提取的效果。
5.结论
本论文基于语义分割的方法实现了高分辨率遥感影像中建筑物的快速、准确提取。该方法通过深度学习网络学习影像中的语义关系，能够有效地区分建筑物和非建筑物。实验结果表明，所提出的方法在建筑物提取任务上具有优秀的性能，并且对于大规模遥感影像有着较好的适应性。在未来的研究中，我们将进一步改进该方法，并将其应用于更广泛的遥感影像分析任务中。
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