【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感影像处理，尤其涉及一种基于遥感影像的建筑物智能提取方法。
技术介绍
1、随着卫星成像技术的快速发展，国内外高空间分辨率遥感数据日渐丰富，在国民经济建设、资源环境保护等诸多领域起到了重要作用。从高分辨率遥感影像中自动、准确地提取地物的位置、边界、类型等信息，是遥感图像处理的关键难点。
2、近年来，随着深度神经网络的兴起，基于深度神经网络模型的遥感图像语义分割在标准数据集上取得了很高的精度，在高分辨率遥感图像地物识别与信息提取等方面也展现了巨大的应用潜力。
3、遥感影像中建筑物的尺寸变化较大，整体上呈现出弱小目标特性，给遥感影像的建筑物分割带来非常大的挑战。此外，遥感影像存在类间差异大、类内差异小，遥感影像中的建筑物的屋顶类型以及高度呈现长尾分布，遥感影像中不同类别边缘相似，例如屋顶与道路。实际场景中，受拍摄时相以及角度影响，遥感影像中存在阴影、遮挡以及云雾等干扰因素。这些因素都将使得建筑物的分割面临很大的困难。
4、目前深度语义分割模型在遥感图像语义分割任务方面的应用存在以下困难：一方...
【技术保护点】
1.一种基于遥感影像的建筑物智能提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于遥感影像的建筑物智能提取方法，其特征在于，所述步骤S2具体包含如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于遥感影像的建筑物智能提取方法，其特征在于，所述步骤S3建筑物DSM估计网络的设计具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于遥感影像的建筑物智能提取方法，其特征在于，所述步骤S4中的特征融合与加强模块设计包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于遥感影像的建筑物智能提取方法，其特征在于，在所述步骤S5中，具体包括：p>
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于遥感影像的建筑物智能提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于遥感影像的建筑物智能提取方法，其特征在于，所述步骤s2具体包含如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于遥感影像的建筑物智能提取方法，其特征在于，所述步骤s3建筑物dsm估计网络的设计具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于遥感影像的建筑物智能提取方法，其特征在于，所述步骤s4中的特征融合与加强模块设计包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于遥感影像的建筑物智能提取方法，其特征在于，在所述步骤s5中，具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于遥感影像的建筑物智能提取方法，其特征在于，在所述步骤s1中，所述高分辨率数据集包括vaihin...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈千千，符晗，贺广均，李梓桢，冯鹏铭，杨莹，田路云，上官博屹，刘斌霄，
申请(专利权)人：北京卫星信息工程研究所，
类型：发明
国别省市：
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