FCN与CRF结合的PolSAR影像建筑区域提取

摘要：

针对传统PolSAR影像建筑区域提取方法对影像特征利用不充分、自动化程度不高的问题,研究一种基于全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)和条件随机场(conditional random field,CRF)相结合的建筑区域提取方法.该方法充分利用FCN网络对影像进行逐像素分类并能自动提取影像高层特征的优势,首先通过制作样本集对FCN网络进行训练;然后利用训练好的模型进行初步的建筑区域提取;最后利用可以联系上下文信息的条件随机场CRF对结果进行优化处理.实验结果表明,该方法可以充分利用影像的语义信息,有效地减少孤立点,提高对细节、轮廓的提取精度,获得较高精度的建筑区域提取结果.

关键词：PolSAR、建筑区域提取、深度学习、全卷积网络、条件随机场

所属期刊栏目：35

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

在线出版日期：2020-08-06（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：44-49