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世界地质 2022, 41(2) 342-348 DOI:
ISSN: 1004-5589 CN: 22-1111/P |
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| 基础地质 |
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基于 U-net模型的遥感影像建筑物提取 |
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孙尚彪1 ,张海明1 ,熊灵华1 ,张雨涵1 ,钟林汕1 ,王民水1 ,王明常1,2 |
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１吉林大学 地球探测科学与技术学院，长春 １３００２６；
２自然资源部 城市国土资源监测与仿真重点实验室，广东 深圳 ５１８０００ |
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摘要：
使用基于全卷积神经网络的 Ｕ-ｎｅｔ模型提取遥感影像中的建筑物，采用公开的 Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ建筑物数据集进行模型的训练，并通过迁移学习的思想对网络的权重进行微调，以便快速高效地训练模型，从而输出更高的精度。实验结果显示，Ｕ-ｎｅｔ模型在准确度、召回率和 Ｆ１值三项精度指标中分别达到 ０.９５８５２、０.８８１０９和 ０.８２１２３，与传统方法进行对比，建筑物的轮廓更加完整，准确度提高２５％以上，召回率和 Ｆ１值均提高 ２倍以上，适用于提取场景中的建筑物区域。 |
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关键词：
建筑物提取
Ｕ-ｎｅｔ
神经网络
深度学习
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Building extraction of remote sensing images based on U-net mode |
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SUNShangbiao1 ,ZHANGHaiming1 ,XIONGLinghua1 ,ZHANGYuhan1 , ZHONGLinshan1 ,WANGMinshui1 ,WANGMingchang1,2 |
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１ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＧｅｏｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＪｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ１３００２６，Ｃｈｉｎａ；
２ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＵｒｂａｎＬａｎｄＲｅｓｏｕｒｃｅｓＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ，ＭＮＲ，Ｓｈｅｎｚｈｅｎ５１８０００，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ |
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Abstract:
ＴｈｅＵｎｅｔｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｕｌｌｙｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆ ｂｕｉｌｄｉｎｇｓｗｉｔｈｉｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓ．ＡｄｏｐｔｉｎｇｔｈｅｐｕｂｌｉｃＭａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓｂｕｉｌｄｉｎｇｄａｔａｓｅｔｔｏｔｒａｉｎｔｈｅｍｏｄｅｌ，ｔｈｅ ｗｅｉｇｈｔｓａｒｅｆｉｎｅｔｕｎｅｄｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｉｄｅａｏｆｔｒａｎｓｆｅｒｌｅａｒｎｉｎｇｉｎｏｒｄｅｒｔｏｍａｋｅｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｔｒａｉｎｉｎｇｇｅｔｆａｓｔｅｒ ａｎｄｈｉｇｈｅｒｏｕｔｐｕｔａｃｃｕｒａｃｙ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅＵｎｅｔｍｏｄｅｌａｃｈｉｅｖｅｓ０９５８５２，０８８１０９ａｎｄ ０８２１２３ｉｎｔｈｅｔｈｒｅｅａｃｃｕｒａｃｙｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｏｆａｃｃｕｒａｃｙ，ｒｅｃａｌｌａｎｄＦ１ｓｃｏｒｅ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅｏｕｔｌｉｎｅｏｆｔｈｅｂｕｉｌｄｉｎｇｉｓｍｏｒｅｃｏｍｐｌｅｔｅ，ａｎｄｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄｂｙｍｏｒｅｔｈａｎ２５％．Ｔｈｅ ｒｅｃａｌｌｒａｔｅａｎｄＦ１ｓｃｏｒｅａｒｅｂｏｔｈｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙｍｏｒｅｔｈａｎ２ｔｉｍｅｓ，ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇｔｈｉｓｍｏｄｅｌｉｓｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｔｈｅ ｂｕｉｌｄｉｎｇａｒｅａｉｎｔｈｅｓｃｅｎｅ． |
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Keywords:
ｂｕｉｌｄｉｎｇｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ
Ｕｎｅｔ
ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ
ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ
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收稿日期 修回日期 网络版发布日期 |
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DOI: |
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通讯作者: |
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