Abstract-Automatisk byggnad utvinning och avgränsning från högupplösta satellitbilder är en viktig men mycket utmanande uppgift, på grund av den extremt stora mångfalden av byggnadsutseenden. Nuförtiden är det möjligt att använda flera högupplösta fjärranalysdatakällor, som gör det möjligt att integrera olika information för att förbättra extraktionsnoggrannheten i byggnadsritningar. Många algoritmer bygger på spektral-baserade eller utseende-baserade kriterier, från enstaka eller sammanslagna datakällor, för att utföra byggnadens fotavtryck extraktion. Men funktionerna för dessa algoritmer är vanligtvis manuellt extraherade, vilket begränsar deras noggrannhet. Nyligen utvecklat helt konvolutionella nätverk (FCN), som liknar normala konvolutionella neurala nätverk (CNN), men det sista fullt anslutna skiktet ersätts av ett annat konvolutionsskikt med ett stort "receptivt fält", snabbt blev state-of-theart metod för bildigenkänning uppgifter, eftersom de ger möjlighet att utföra tät pixelvis klassificering av indata bilder. Baserat på dessa fördelar, dvs. automatisk extraktion av relevanta funktioner, och tät klassificering av bilder, föreslår vi en end-to-end FCN, som effektivt kombinerar spektral- och höjdinformation från olika datakällor och automatiskt genererar en full upplösning binär byggnad mask. Vår arkitektur (Fwind-FCN4S) består av tre parallella nätverk som slås samman i ett sent skede, vilket hjälper till att sprida fin detaljerad information från tidigare lager till högre nivåer, för att producera en utdata med mer exakta byggnadsritningar. Indata till de föreslagna Fused-FCN4s är treband (RGB), pankromatisk (PAN) och normaliserad digital ytmodell (nDSM) bilder. Experimentella resultat visar att fusionen av flera nätverk kan ge utmärkta resultat på komplexa data. Dessutom tillämpades den utvecklade modellen framgångsrikt på olika städer för att visa sin generaliseringskapacitet.
Ett modernt tillvägagångssätt är REF som tillämpar ett fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk för att kombinera bevis från optiska overhead-bilder och en digital ytmodell för att gemensamt resonera om att bygga fotavtryck.
Building Footprint Extraction From VHR Remote Sensing Images Combined With Normalized DSMs Using Fused Fully Convolutional Networks
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}