一种场景分类支持下的大幅遥感影像建筑物提取方法技术

本发明专利技术提供了一种场景分类支持下的大幅遥感影像建筑物提取方法，包括：S1：获取大幅遥感影像；S2：设置滑动窗口，读取整幅遥感影像，得到滑动窗口数据；S3：采用场景分类网络模型对滑动窗口数据进行分类，分为建筑物场景和非建筑场景两类；S4：根据场景分类网络模型分类结果，判断滑动窗口数据的场景分类预测结果是否为建筑物场景类别，若是，则将滑动窗口数据输入到建筑物提取网络模型中得到建筑物预测结果，若否，则得到全为非建筑物的预测结果；S5：判断是否遍历整幅遥感影像，若是，则输出大幅影像建筑物预测结果，若否，则回到步骤S2。本发明专利技术的有益效果是：节省了大幅遥感影像建筑物提取时间，提高了大幅遥感影像建筑物提取效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种场景分类支持下的大幅遥感影像建筑物提取方法


[0001]本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种场景分类支持下的大幅遥感影像建筑物提取方法。

技术介绍

[0002]建筑物是人类赖以生存的重要载体，是构建智慧城市最主要的要素之一。随着卫星遥感技术的快速发展，基于高分辨率遥感影像数据进行建筑物提取已成为遥感影像解译中最重要的研究方向之一。建筑物提取方法也由基于手工特征的方法，向基于高层特征的卷积神经网络自动从高分辨率遥感影像中提取转变。对大幅遥感影像建筑物提取方法一般采用基于语义分割网络模型预测。但由于建筑物呈现集中分布状态，在大幅遥感影像中存在大量非建筑物区域，对非建筑物区域进行建筑物提取会降低影像处理效率。本专利技术基于上述问题提出了一种场景分类支持下的大幅遥感影像建筑物提取方法，该方法相较于传统全图语义分割建筑物提取能够提升建筑物提取效率。

技术实现思路

[0003]为了解决上述问题，本专利技术提供了一种场景分类支持下的大幅遥感影像建筑物提取方法，主要包括以下步骤：
[0004]S1：获取大幅遥感影像；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种场景分类支持下的大幅遥感影像建筑物提取方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获取大幅遥感影像；S2：设置滑动窗口，读取整幅遥感影像，得到滑动窗口数据；S3：采用场景分类网络模型对步骤S2获得的滑动窗口数据进行分类，分为建筑物场景和非建筑场景两类；S4：根据场景分类网络模型分类结果，判断滑动窗口数据的场景分类预测结果是否为建筑物场景类别，若是，则将滑动窗口数据输入到建筑物提取网络模型中得到建筑物预测结果，若否，则该滑动窗口数据中不包含建筑物得到全为非建筑物的预测结果；S5：判断是否遍历整幅遥感影像，若是，则输出大幅影像建筑物预测结果，若否，则回到步骤S2。2.如权利要求1所述的一种场景分类支持下的大幅遥感影像建筑物提取方法，其特征在于：步骤S2中，滑动窗口是以固定大小的窗口和步长依次读取大幅影像，从输入的大幅遥感影像左上角开始进行窗口数据读取，按行滑动窗口，一行读取完后再读取下一行，直至遍历完整幅影像。3.如权利要求1所述的一种场景分类支持下的大幅遥感影像建筑物提取方法，其特征在于：步骤S3中，所述场景分类网络模型F
scene
‑
class
(
·
)为二分类，则pre
category
＝F
scene
‑
calss
(X
i
)其中，pre
category
为建筑物或非建筑物。4.如权利要求1所述的一种场景分类支持下的大幅遥感影像建筑物提取方法，其特征在于：步骤S4中，对于判断为建筑物场景类别的滑动窗口数据，采用基于语义分割的建筑...

【专利技术属性】
技术研发人员：祁昆仑，王梨名，马欣悦，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：