Objektsegmentering på fjärrkänsliga bilder: antennbilder (eller mycket högupplösta bilder, VHS) och satellitbilder (eller högupplösta bilder, HR) har tillämpats på många applikationsområden, särskilt vägextrahering där de segmenterade objekten serveras som ett obligatoriskt lager i geospatiala databaser. Flera försök att tillämpa djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN) för att extrahera vägar från fjärranalys bilder har gjorts; dock är noggrannheten fortfarande begränsad. I detta dokument presenterar vi ett förbättrat DCNN-ramverk som är särskilt anpassat för vägutvinning på fjärranalysbilder genom att tillämpa landskapsmätningar (LMs) och villkorade slumpmässiga fält (CRF). För att förbättra DCNN, en modern aktiveringsfunktion, kallas exponentiell linjär enhet (ELU), används i vårt nätverk vilket resulterar i ett högre antal och ännu mer exakt extraherade vägar. För att ytterligare minska felaktigt klassificerade vägobjekt föreslås en lösning som bygger på antagandet av LM. Slutligen, för att slipa de utvunna vägarna, läggs en CRF-metod till vårt ramverk. Experimenten utfördes på Massachusetts vägantennbilder samt THEOS satellitbilder. Resultaten visade att vårt föreslagna ramverk överträffade Segnet, den toppmoderna objektsegmenteringstekniken på alla typer av fjärranalysbilder, i de flesta fall i form av precision, recall och F1.
Genom att använda SegNet följt av två efterbehandling tekniker, landskapsmått (LMs) och villkorliga slumpmässiga fält (CRFs), Panboonyuen et al. Ref lade fram ett förbättrat ramverk för DCNN.
Road Segmentation of Remotely-Sensed Images Using Deep Convolutional Neural Networks with Landscape Metrics and Conditional Random Fields
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}