Tvådimensionella byggnadsavtryck är en grund för många tillämpningar: från kartografi till tredimensionell generering av byggnadsmodeller. Även om många metoder har föreslagits för att bygga fotavtryck utvinning, är detta ämne fortfarande ett öppet forskningsområde. Neurala nätverk kan modellera de komplexa sambanden mellan den multivariata indatavektorn och målvektorn. Baserat på dessa förmågor föreslår vi en metodik med hjälp av neurala nätverk och Markov Random Fields (MRF) för automatisk byggnadsavtryck extraktion från normaliserad digital ytmodell (nDSM) och satellitbilder inom urbana områden. Det föreslagna tillvägagångssättet består huvudsakligen av två steg. I det första steget, de unary termerna lärs för MRF energifunktionen av en fyra-lagers neurala nätverk. Det neurala nätverket lärs på en stor uppsättning patchar som består av både nDSM och Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Sedan förutsägelse utförs för att beräkna de unary termer som används i MRF. I det andra steget minimeras energifunktionen med hjälp av en maximalflödesalgoritm, vilket leder till en binär byggnad mask. Byggnadsextraheringsresultaten jämförs med tillgänglig marksanning. Jämförelsen illustrerar effektiviteten hos den föreslagna algoritmen som kan extrahera cirka 80 % av byggnaderna från nDSM med hög noggrannhet.
I vårt tidigare arbete REF presenterar vi ett fyrlagers helanslutet (FC) neuralt nätverk för att bygga fotavtrycksextraktion från nDSMs.
Building footprint extraction from digital surface models using neural networks
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Geography']}