Byggnadsdetektering och fotavtrycksextraktion är mycket efterfrågade för många fjärranalysapplikationer. Även om de flesta tidigare arbeten har visat lovande resultat, är automatisk utvinning av byggnadsavtryck fortfarande ett icke-trivialt ämne, särskilt i komplexa stadsområden. Nyligen utvecklade förlängningar av CNN ramverket gjorde det möjligt att utföra tät pixel-wise klassificering av indata bilder. Baserat på dessa förmågor föreslår vi en metodik, som automatiskt genererar en full upplösning binär byggnad mask av en digital ytmodell (DSM) med hjälp av en Fully Convolution Network (FCN) arkitektur. Fördelen med att använda djupinformationen är att den ger geometriska silhuetter och möjliggör en bättre separation av byggnader från bakgrunden samt genom dess variation till belysning och färgvariationer. Den föreslagna ramen består huvudsakligen av två steg. För det första är FCN tränad på en stor uppsättning patchar som består av normaliserad DSM (nDSM) som ingångar och tillgänglig mark truth building mask som målutgångar. För det andra, de genererade förutsägelser från FCN ses som unary termer för en Fullt ansluten villkorliga Random Fields (FCRF), som gör det möjligt för oss att skapa en slutlig binär byggnad mask. En serie experiment visar att vår metodik kan ta fram exakta byggnadsavtryck som ligger nära byggnadernas ursprungliga former i hög grad. Den kvantitativa och kvalitativa analysen visar de betydande förbättringarna av resultaten i motsats till det multy-layer-anslutna nätverket från vårt tidigare arbete.
Bittner m.fl. REF använde en annan datauppsättning och föreslog en digital ytmodell (DSM) baserad byggutvinningsteknik som använder FCN.
BUILDING EXTRACTION FROM REMOTE SENSING DATA USING FULLY CONVOLUTIONAL NETWORKS
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}