来源:《地理与地理信息科学》2018年第05期 作者:乔文凡;慎利;戴延帅;曹云刚;
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联合膨胀卷积残差网络和金字塔池化表达的高分影像建筑物自动识别

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针对传统建筑物提取方法对视觉特征人为设计的依赖,以及基于全卷积神经网络模型对提取目标边缘轮廓保真度差和对不同粒度建筑物自适应提取弱等问题,该文提出一种联合膨胀卷积残差网络和金字塔池化表达的高分辨率遥感影像建筑物自动识别方法,其所构建的全卷积神经网络包括膨胀卷积残差网络和金字塔池化单元两部分。在残差网络中,通过膨胀卷积限制模型中特征图分辨率的严重损失,从而有效地保留更多的细节特征;在金字塔池化单元中,通过全局平均池化将特征图池化为不同尺度,并与原始的输入特征图相融合,形成多尺度特征表达。基于马萨诸塞州地区具有复杂地表覆盖的公开遥感影像数据集开展的实验表明,相比目前较为流行的几种全卷积神经网络分类方法,该文所提出的联合膨胀卷积残差网络和金字塔池化表达方法的提取精度更高,建筑物提取结果能够有效地保留边界的细节轮廓信息,同时对不同形状大小建筑物的自适应提取能力更强。(本文共计7页)       [继续阅读本文]

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地理与地理信息科学杂志2018年第05期
地理与地理信息科学
主办:河北省科学院地理科学研究所
出版:地理与地理信息科学杂志编辑部
出版周期:双月
出版地:河北省石家庄市

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