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针对传统建筑物提取方法中图像高层语义和低层视觉特征之间存在的语义鸿沟问题,提出一种基于卷积神经网络模型场景解译框架下的高铁沿线建筑物隐患区域自动识别方法。该方法首先将遥感影像重叠地划分成一系列的影像块,生成卷积神经网络模型输入的基本单元;然后,根据训练样本集,学习获得模型参数,并预测每个待解译影像块内各地物类别的概率分布;最后,原始影像中每个像素的地物类别由所有覆盖该像素影像块的场景类别所共同确定,继而将获得的多分类图转化为二值分类图,实现建筑物区域的自动识别。2 675×6 465的大场景高铁沿线