高分辨率遙感影像能夠反映下墊面豐富的細節(jié)信息,為地表特征信息的提取提供了可靠的數(shù)據(jù)源。源于城市的高度復(fù)雜性,城市建筑物信息的提取一直是基于高分辨率遙感影像信息提取的熱點和難點。對城市建筑物的精確提取有利于高分遙感在城市規(guī)劃、智慧城市建設(shè)等領(lǐng)域的深入應(yīng)用和擴展。面向?qū)ο蟮某鞘薪ㄖ镄畔⑻崛》椒ㄔ趯嶋H應(yīng)用中存在精度不高、后處理工作量大等局限,而近年來深度學(xué)習技術(shù)的發(fā)展為提升城市建筑物信息提取的精度提供了可能。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過從大量圖像構(gòu)成的數(shù)據(jù)集中自動學(xué)習到圖像中目標的高級抽象特征,從而完成圖像的目標識別與分割,如FCN、U-Net和SegNet等。城市建筑物在高分影像中存在復(fù)雜的特征信息,構(gòu)建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若能充分學(xué)習和融合影像中隱含的建筑物高級特征信息,并將其用于影像分類,必將提高基于高分影像進行建筑物信息提取的精度。基于此,本文分析了FCN、U-Net、SegNet的優(yōu)點與不足,在U-Net網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,通過融合多個級別的特征層,構(gòu)建了一種多級特征參與決策的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。利用公開的Mnih建筑物數(shù)據(jù)集對本網(wǎng)絡(luò)進行測試,在交并比等精度指標上均能達到80%以上,明顯優(yōu)于U-Net與SegNet的建筑物提取結(jié)果。為充分利用GF-2衛(wèi)星影像的全色和多光譜數(shù)據(jù),本文設(shè)計了單輸入和雙輸入兩種模型,其中雙輸入模型可以綜合學(xué)習兩個分辨率數(shù)據(jù)中的特征,能夠?qū)Τ鞘薪ㄖ镄畔⑦M行學(xué)習和融合。通過與面向?qū)ο蟮腉F-2影像建筑物提取結(jié)果進行對比,表明,無論是單輸入模型還是雙輸入模型,其建筑物提取結(jié)果的精確率、召回率和交并比均有較大幅度提升。其中雙輸入模型的建筑物提取精確率和交并比指標較單輸入模型分別提高5.51%和5.78%。這表明,本文所設(shè)計的多級特征參與決策的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及雙輸入模型,能夠有效提升城市建筑物信息提取的精度,為城市建筑物信息的規(guī)�；崛√峁┯行У耐緩健�
【學(xué)位單位】：北京建筑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：P237
【部分圖文】：

圖 1-1 城市建筑物信息提取技術(shù)流程Fig.1-1 Technological flowchart of Information Extraction of Urban Buildings（1）深入研究 FCN、SegNet、U-Net 三個語義分割網(wǎng)絡(luò)，分析這三個網(wǎng)絡(luò)結(jié)點，進而通過加強網(wǎng)絡(luò)中不同級別特征的融合對 U-Net 進行了改進，構(gòu)建了基征參與決策的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。利用公開的 Mnih 建筑物數(shù)據(jù)集，對基于 Seet 和改進的 U-Net 進行了模型訓(xùn)練與建筑物信息提取，實驗結(jié)果表明，本文構(gòu)模型，能夠增強模型訓(xùn)練的魯棒性并在一定程度上提高建筑物提取精度，并且同級別、不同尺度的特征融合進網(wǎng)絡(luò)的決策層中對大尺度建筑物的完整提取更（2）基于本文構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)對長春城區(qū)的 GF-2 衛(wèi)星影像進行城區(qū)建筑物信息利用 GF-2 衛(wèi)星影像全色和多光譜數(shù)據(jù)，將改進的 U-Net 模型設(shè)計為單輸入和種模型。通過訓(xùn)練 0.8 米分辨率的建筑物影像數(shù)據(jù)集，得到可用于高分影像城提取的單輸入網(wǎng)絡(luò)模型。鑒于 3.2 米分辨率的多光譜影像可以模糊城區(qū)建筑物些細節(jié)，使城區(qū)建筑物單體在影像上具有較小的光譜異質(zhì)性，因此本文將單輸雙輸入模型，將 3.2 米分辨率的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合已有的 0.8 米訓(xùn)練數(shù)

6圖 1-2 論文結(jié)構(gòu)框架圖.1-2 Structural Framework of th題來源與原因，闡明了深現(xiàn)狀的總結(jié)介紹為本研究論文結(jié)構(gòu)。所用到的基本理論，即深念與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)圖習機理。模型的改進，先分析了幾

第 2 章 深度學(xué)習與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)造的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCN)[49]成為當年最先進的語義分割技術(shù)，繼而各國學(xué)者們又研究出更多用于圖像語義分割的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如 U-Net[50]、SegNet[51]等。全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一類算法集合，由于其利用卷積層等效代替了全連接層，使得網(wǎng)絡(luò)中全部為卷積層，因而叫全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)一個完整的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要有幾類層構(gòu)成，主要包括卷積層、池化層、全連接層、激活層等（如圖 2-1 所示）[52]。卷積層是網(wǎng)絡(luò)的核心層，它負責特征提取；池化層是網(wǎng)絡(luò)下采樣結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵，它可以使輸入圖像的尺寸迅速縮小，從而減小內(nèi)存占用和特征冗余；全連接層可以將網(wǎng)絡(luò)最終學(xué)習到的特征圖映射為一個高維特征向量作為分類器的輸入；激活層將可訓(xùn)練層的輸出通過一個非線性函數(shù)達到對某些神經(jīng)元的抑制。

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本文編號：2823895