第41卷第4期2023年4月河南科学HENANSCIENCEVol.41No.4Apr.2023收稿日期：2022-01-11基金项目：国家自然科学基金项目（41372330）作者简介：周荣荣（1992-），女，工程师，硕士研究生，主要研究方向为遥感影像智能化处理文章编号：1004-3918（2023）04-0612-07基于语义分割的遥感影像建筑物自动提取方法周荣荣1，刘扬1，周一凡1，冯亚东2，邹丹1（1.西安市勘察测绘院，西安710054；2.西安交通大学，西安710049）摘要：当前地理信息动态更新中遥感影像建筑物提取仍需通过人机交互实现，生产效率较低，针对该问题提出了一种基于语义分割的端对端的遥感影像建筑物提取方法.该方法将提取任务分解为编码和解码两个过程，其中编码过程负责从输入的高分辨率遥感影像中提取建筑物的抽象特征，而解码过程则基于提取到的地物特征建立特征与提取结果的映射关系，从而获得像素级的高精度提取结果.采用高分辨率航拍影像和Worldview卫星影像进行试验，与传统的建筑物提取方法进行对比.结果表明，所提方法的精确度、召回率、F1得分和交并比相对于传统提取方法均有明显提高，能够有效解决地理信息数据生产中建筑物提取的问题.关键词：语义分割；建筑物影像自动提取；U-Net模型；遥感影像中图分类号：P237；TP753文献标识码：AAutomaticBuildingExtractionfromRemoteSensingImagesBasedonSemanticSegmentationZHOURongrong1，LIUYang1，ZHOUYifan1，FENGYadong2，ZOUDan1（1.Xi’anInstituteofSurveyingandMapping，Xi’an710054，China；2.Xi’anJiaotongUniversity，Xi’an710049，China）Abstract：Buildingextractionfromremotesensingimageinthecurrentdynamicupdateofgeographicinformationstillneedsthewayofhuman-computerinteractiontoberealizedandhaslowproductionefficiency.Anewmethodisproposedwhichcalledend-to-endbuildingextractionfromremotesensingimagebasedonsemanticsegmentation，whichdividestheextractiontaskintotwoprocesses：encodinganddecoding.Theencodingprocessisresponsibleforextractingtheabstractfeaturesofbuildingsfromtheinputhigh-resolutionremotesensingimage，whilethedecodingprocessistoobtainpixel-levelhigh-precisionextractionresults，accordingtothethemappingrelationshipbetweenfeaturesandextractionresultsbasedontheextractedfeaturesofgroundobjects.HighresolutionaerialimageandWorldviewsatelliteimag...
