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基于Attention Gates和R2U-Net的遥感影像建筑物提取方法
被引量：
11
1
作者
于文玲
刘波
+4 位作者
刘华
杜梓维
邹时林
苏友能
刘娜娜
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2022年第3期31-36,42,共7页
针对深度语义分割算法提取遥感影像建筑物时易产生建筑物边缘分割不明确、提取精度不高等问题,该文提出一种基于Attention Gates(AG)和R2U-Net的遥感影像建筑物提取方法(AGR2U-Net)。该方法将R2U-Net模型每一层输出的特征图与其相邻层...
针对深度语义分割算法提取遥感影像建筑物时易产生建筑物边缘分割不明确、提取精度不高等问题,该文提出一种基于Attention Gates(AG)和R2U-Net的遥感影像建筑物提取方法(AGR2U-Net)。该方法将R2U-Net模型每一层输出的特征图与其相邻层的特征图输入至改进的AG模型中,得到与输入影像大小一致的特征图,以提高R2U-Net模型的多尺度泛化能力,从而增强该模型对建筑物特征的响应及灵敏度,最终提升遥感影像建筑物提取精度。利用WHU卫星影像数据集和WHU航空影像数据集,对该方法与U-Net、Improved U-Net、SegU-Net和R2U-Net方法进行对比实验验证,结果表明,该方法的交并比、像素准确率和召回率均最高,且提取的建筑物边缘更准确、内部信息更完整、误检和漏检情况更少。
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关键词
遥感影像
Attention
Gates
R
2
u-net
模型
agr
2
u-net
模型
建筑物提取
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职称材料
题名
基于Attention Gates和R2U-Net的遥感影像建筑物提取方法
被引量：
11
1
作者
于文玲
刘波
刘华
杜梓维
邹时林
苏友能
刘娜娜
机构
东华理工大学测绘工程学院
自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2022年第3期31-36,42,共7页
基金
国家自然科学基金项目(42161064、42001411)
江西省自然科学基金项目(20202BABL212014、20212BAB204003)
东华理工大学江西省数字国土重点实验室开放研究基金项目(DLLJ202004)。
文摘
针对深度语义分割算法提取遥感影像建筑物时易产生建筑物边缘分割不明确、提取精度不高等问题,该文提出一种基于Attention Gates(AG)和R2U-Net的遥感影像建筑物提取方法(AGR2U-Net)。该方法将R2U-Net模型每一层输出的特征图与其相邻层的特征图输入至改进的AG模型中,得到与输入影像大小一致的特征图,以提高R2U-Net模型的多尺度泛化能力,从而增强该模型对建筑物特征的响应及灵敏度,最终提升遥感影像建筑物提取精度。利用WHU卫星影像数据集和WHU航空影像数据集,对该方法与U-Net、Improved U-Net、SegU-Net和R2U-Net方法进行对比实验验证,结果表明,该方法的交并比、像素准确率和召回率均最高,且提取的建筑物边缘更准确、内部信息更完整、误检和漏检情况更少。
关键词
遥感影像
Attention
Gates
R
2
u-net
模型
agr
2
u-net
模型
建筑物提取
Keywords
remote sensing images
Attention Gates
R
2
u-net
model
agr2u-net model
building extraction
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Attention Gates和R2U-Net的遥感影像建筑物提取方法
于文玲
刘波
刘华
杜梓维
邹时林
苏友能
刘娜娜
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2022
11
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