【摘 要】
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针对U-Net在高分影像建筑物提取中部分建筑物边缘特征易模糊或丢失的问题,提出一种对高分影像建筑物边缘增强,同时对U-Net部分卷积过程进行改进的优化的建筑物提取方法。首先利用域变化递归滤波的方式对建筑物边缘进行增强,将增强后影像输入U-Net神经网络中进行训练;其次为充分利用建筑物在高分影像上丰富的细节特征,尝试在原U-Net结构基础上,从训练图像和标签中提取成对的补丁以增加训练数据,这些补丁进
【基金项目】
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贵州省科学技术基础研究计划项目“基于GPS的地壳弹塑性形变反演模型研究”(编号:黔科[2017]1054),国家自然科学基金项目“基于地表拓扑特征的无控制点矿山变形监测与预警”(编号:41701464),贵州大学研究生创新基地建设项目“测绘科学与技术研究生创新实践基地建设项目”(编号:贵大研CXJD[2014]002)共同资助。
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针对U-Net在高分影像建筑物提取中部分建筑物边缘特征易模糊或丢失的问题,提出一种对高分影像建筑物边缘增强,同时对U-Net部分卷积过程进行改进的优化的建筑物提取方法。首先利用域变化递归滤波的方式对建筑物边缘进行增强,将增强后影像输入U-Net神经网络中进行训练;其次为充分利用建筑物在高分影像上丰富的细节特征,尝试在原U-Net结构基础上,从训练图像和标签中提取成对的补丁以增加训练数据,这些补丁进一步加强了正反向深度学习中建筑物高维特征的获取;最后在影像上实现建筑物提取。对辽宁省盘锦市邻接渤海湾地区
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