摘要 : 针对现有全卷积神经网络因光谱混杂造成建筑物漏检、误检以及边界缺失的问题,设计了 一种基于多特征融合与对象边界联合约束网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法.所提方法基于编解码结构,并在编码阶段末端融入连续空洞空间金字塔模块,以在不损失过多... 展开
| 作者 | 高贤君 冉树浩 张广斌 杨元维 |
|---|---|
| 作者单位 | |
| 英文名称 | Building Extraction Based on Multi-feature Fusion and Object-Boundary Joint Constraint Network |
| 期刊名称 | 《武汉大学学报（信息科学版）》 |
| 期刊英文名称 | 《Geomatics and Information Science of Wuhan University》 |
| 页码/总页数 | 355-365 / 11 |
| 语种/中图分类号 | 汉语 / P237 |
| 关键词 | 建筑物提取 全卷积神经网络 多尺度特征 注意力机制 联合约束 |
| DOI | 10.13203/j.whugis20210520 |
| 基金项目 | 城市轨道交通数字化建设与测评技术国家工程实验室开放课题基金(2023ZH01,2021ZH02);自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室开放基金(MEMI-2021-2022-08);湖南科技大学测绘遥感信息工程湖南省重点实验室开放基金(E22205). |
| 收录情况 | BDHX CSTPCD |
| 机标主题词 / 分类号 | 卷积;解码;建筑物提取 / O177.6;TN76;P237 |
