建筑物是城市環(huán)境中的主要地物類型,從高分影像等數(shù)據(jù)中自動提取建筑物對于提升土地利用變化檢測、城市規(guī)劃與土地執(zhí)法等業(yè)務(wù)的質(zhì)量與效率具有重要意義。本文針對現(xiàn)有建筑物提取方法存在的邊界提取不精確的問題以及采用手工特征表達(dá)圖像信息的局限性,融合LiDAR數(shù)據(jù)與高分影像兩種數(shù)據(jù)源的特征信息,提出一種基于SegNet語義模型的建筑物提取新方法。首先,對LiDAR數(shù)據(jù)預(yù)處理得到數(shù)字表面模型（DSM）、數(shù)字地形模型（DTM）、歸一化數(shù)字表面模型（nDSM）,利用高分影像NDVI值去除n DSM中部分樹木點,得到結(jié)果影像nDSM_en;其次,分別獲取LiDAR數(shù)據(jù)回波強(qiáng)度、表面曲率以及高分影像NDVI值3個特征構(gòu)建特征圖像訓(xùn)練SegNet語義模型,利用訓(xùn)練得到的模型完成建筑物初始提取;最后,采用閾值法分割nDSM_en得到影像對象,利用影像對象約束建筑物初始提取結(jié)果,完成建筑物精提取。在以ISPRS官方提供的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集（數(shù)據(jù)采集的地理區(qū)域為德國Vaihingen,采集時間2008年7—8月）為樣本的實驗中,本文方法在像素層次的平均查全率、平均查準(zhǔn)率和提取質(zhì)量分別為... 

【文章來源】：地球信息科學(xué)學(xué)報. 2020,22(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：12 頁

【部分圖文】：

建筑物提取流程

本文在選取訓(xùn)練樣本時，選取建筑物分布較多、建筑物類型較多的區(qū)域，從而使樣本集具有代表性，避免因數(shù)據(jù)集選取的問題而出現(xiàn)的過擬合現(xiàn)象，提高分類模型的泛化能力。有很多研究表明，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集正負(fù)樣本的相對數(shù)量對基于深度學(xué)習(xí)的二分類模型有較大影響，平衡的數(shù)據(jù)集對語義分割模型的分類精度有較大提升[25-26]。實際情況下，平衡的正負(fù)樣本數(shù)據(jù)很難直接獲取，因此本文采用將少數(shù)類樣本進(jìn)行擴(kuò)充的策略來增加數(shù)據(jù)量，從而解決正負(fù)樣本不平衡的問題。基于前面得到的回波強(qiáng)度、表面曲率與NDVI3個特征構(gòu)建特征圖像，作為SegNet語義模型訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù)。由于計算機(jī)軟硬件的限制，不能直接將構(gòu)建的特征圖像輸入模型訓(xùn)練，需要先對其切割得到子圖像，然后再輸入模型。同時由于人工標(biāo)記的訓(xùn)練樣本集數(shù)據(jù)量較少，需采用鏡像、旋轉(zhuǎn)、添加噪聲等操作對數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)充。實驗表明，在模型訓(xùn)練過程中，當(dāng)輸入模型的圖像切割尺寸過小時，會破壞建筑物的空間結(jié)構(gòu)特征，降低建筑物提取精度；當(dāng)切割尺寸過大時，雖然能保存建筑物的空間結(jié)構(gòu)特征，但需要消耗大量的存儲空間以及訓(xùn)練時間。綜合考慮以上2個因素，過小或過大的切割特征圖像都不利于模型訓(xùn)練。本文通過實驗確定的最優(yōu)切割尺寸為256像素×256像素。訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理完成后，進(jìn)行SegNet語義模型訓(xùn)練，利用訓(xùn)練得到的模型完成建筑物初始提取。

為了定量地評價本文所提方法，并與其他方法進(jìn)行對比，本文采用ISPRS官方提供的查全率（Completeness）、查準(zhǔn)率（Correctness）、質(zhì)量（Quality)3個指標(biāo)進(jìn)行評價。該評價方法包括3個層次：基于像素（per-area）、基于對象（per-object）與基于對象（per-object>50 m2）。分類結(jié)果混淆矩陣如表1所示。圖4 ISPRS Vaihingen訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3054333