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建筑物是一座城市中最为广泛的信息,有效的建筑物分割与识别技术,具有重大的学术研究意义及广阔的发展前景。建筑物的分割与识别技......
针对传统深度网络模型难以精确提取建筑物边缘轮廓特征及对不同尺寸建筑物无法自适应提取的问题,提出一种膨胀卷积特征提取的多尺......
针对传统建筑物提取方法难以有效描述遥感图像细节特征,导致复杂场景下道路、树木及建筑物之间分割边界不清晰等问题,提出了一种基......
高分辨率遥感图像建筑物分割的实质是构建一个输入图像到分割结果之间的高维强非线性映射模型。然而,建筑物可能遍布整幅遥感图像,......
深度卷积神经网络在遥感图像语义分割研究上开创了新的领域。利用改进的U-net模型对建筑物区域进行像素级提取,可获取其轮廓和尺寸......
大规模可见光遥感图像的建筑物提取是遥感图像分析领域中的一项重要工作,它被广泛应用于城市规划,灾害评估,军事侦察等。但是,在真......
针对星载合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）图像信噪比低、建筑物目标几何变形大以及周围背景复杂的特点,本文提出了一种......
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提出了一种基于改进Markov随机场模型的高分辨率SAR(Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达)图像建筑物分割算法.针对高分辨率SAR......
基于数字表面模型（DSM）的建筑物分割是遥感三维城市建模的关键技术之一.为解决DSM分割中因地形起伏和边界处干扰物等引起的建筑物分......
