基于DeepLabv3+模型的高分辨率遥感影像建筑物提取

摘要：

从遥感影像中自动化地检测和提取建筑物,在智慧城市建设、土地利用调查、灾害应急评估、军事目标侦察等领域具有极为重要的意义.提出一种基于DeepLabv3+语义分割模型的高分辨率遥感影像建筑物提取方法,建立一套多源、多尺度的高分辨率建筑物样本数据集,依托深度学习方法和数据集,实现了模型训练、建筑物提取以及精度评估.实验结果表明,所提算法提取建筑物准确率可达94.4％,精确率为90.46％,召回率为92.94％,MIoU为88.27％,可实现建筑物有效提取.该研究可以为高分辨率遥感影像建筑物提取提供参考.

关键词：建筑物提取、语义分割、深度学习、高分辨率遥感影像

所属期刊栏目：36

分类号：TP751(遥感技术)

在线出版日期：2021-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：65-69,73