基于改进SegNet网络的遥感影像建筑物信息提取

建筑物是人类生活的重要场所,利用遥感影像准确快速地提取建筑物信息是在更精细的尺度上分析人类活动的重要途径。用传统的监督分类等方法提取复杂的建筑物结构信息,在精度和准确度上效果较差。因此,本文对SegNet网络进行改进,在SegNet网络中引用跳层连接结构补充解码器层的目标细节信息,同时,引用ASPP模块增强网络对多尺度目标的捕捉能力。用改进后的SegNet网络在WHU遥感影像建筑物中进行试验,并与U-Net网络、SegNet网络和SVM方法进行对比。试验结果表明:改进后的SegNet网络总体精度和准确度分别为95.14%和98.35%,精度明显高于对比试验方法。