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(1) 高分辨率遥感影像建筑物数据集的增强与优化处理
高分辨率遥感影像数据集的质量直接影响深度学习模型的训练效果和最终的建筑物提取精度。在实际应用中,原始遥感影像数据集往往存在样本数量不足、类别分布不均衡以及数据利用率低等问题,这些问题严重制约了深度学习模型的性能提升。因此,对建筑物数据集进行科学合理的增强处理成为提高模型识别能力的关键环节。
数据集的裁剪处理是增强策略中的基础步骤。由于原始遥感影像通常具有较大的空间尺寸,直接输入深度学习网络会导致计算资源消耗过大,同时也不利于网络对局部建筑物特征的学习。通过将大尺寸影像裁剪为固定大小的图像块,不仅可以增加训练样本的数量,还能够使网络更加关注建筑物的局部细节特征。在裁剪过程中需要考虑滑动窗口的步长设置,适当的重叠率可以保证建筑物边界信息的完整性,避免因裁剪位置不当而导致建筑物被截断的情况发生。
填充操作主要用于处理边缘区域的图像块。当裁剪窗口移动到影像边缘时,可能出现图像块尺寸不足的情况,此时需要通过零填充或镜像填充等方式将图像块补充至标准尺寸。镜像填充能够更好地保持图像的连续性,减少边缘效应对模型训练的负面影响。此外,对于标签图像也需要进行相应的填充处理,确保影像与标签的空间对应关系。
平移和旋转是两种重要的几何变换增强方法。平移操作通过随机移动图像的位置,使模型能够学习到不同空间位置下建筑物的特征表达,增强模型的平移不变性。旋转变换则模拟了遥感影像在不同航向角度下的成像情况,使模型能够识别任意朝向的建筑物。在实际操作中,可以设置多个旋转角度如九十度、一百八十度、二百七十度等进行数据扩充,同时也可以采用随机角度旋转来进一步丰富训练样本的多样性。
剔除大面积空白区域的数据是提高数据集有效性的重要手段。在遥感影像中,部分区域可能被云层遮挡或本身就是无建筑物覆盖的空旷地带,这些样本对于建筑物提取任务的贡献较小,甚至可能引入噪声干扰。通过设定有效像素比例阈值,将建筑物占比过低的图像块从训练集中移除,可以有效提高数据集的信息密度和训练效率。这种筛选策略不仅减少了无效样本对模型训练的干扰,还能够加快模型收敛速度。
(2) 基于上下文融合与边缘保留的建筑物精确提取方法
传统的建筑物提取方法在处理高分辨率遥感影像时,常常面临边界模糊和建筑物完整性不足的问题。这主要是因为单一尺度的特征提取难以同时兼顾建筑物的细节信息和全局语义信息。为了解决这一问题,本研究提出了一种融合多尺度上下文信息并保留边缘细节的深度学习建筑物提取方法。
该方法的核心架构采用了并行分支的卷积神经网络结构。不同于传统的串行网络设计,并行分支结构能够在网络的各个层级同时提取不同感受野范围内的特征信息。其中一个分支采用较小的卷积核和较浅的网络层数,主要负责捕获建筑物的边缘细节和纹理信息。另一个分支则采用较大的卷积核或空洞卷积,通过增大感受野来获取更广泛的上下文语义信息。这种设计使得网络能够同时感知建筑物的局部特征和整体轮廓,为后续的特征融合奠定基础。
注意力机制在特征融合过程中发挥着关键作用。当两个并行分支分别提取到不同尺度的特征图后,简单的特征叠加或拼接操作难以有效整合这些异质信息。通过引入通道注意力机制,网络能够自适应地学习不同特征通道的重要性权重,对包含丰富建筑物信息的特征通道赋予较高权重,同时抑制噪声和冗余信息。空间注意力机制则用于强化建筑物区域的特征响应,使网络更加关注图像中的建筑物位置。通道注意力和空间注意力的联合使用,实现了对特征图在通道维度和空间维度上的双重优化。
边缘保留模块是确保建筑物提取结果边界清晰的重要组成部分。在编码器下采样过程中,建筑物的边缘信息会逐渐丢失,导致最终分割结果出现边界模糊的现象。为此,本方法在网络中引入了专门的边缘监督分支,通过对建筑物边缘进行显式学习来强化边界特征的表达。边缘监督分支采用Sobel算子或Canny算子从标签图像中提取边缘真值,作为额外的监督信号引导网络学习建筑物轮廓。在解码阶段,边缘特征与主干网络的语义特征进行融合,使最终输出的建筑物提取结果既具有完整的语义信息,又保留了清晰的边界细节。
在开源数据集上的实验验证了该方法的有效性。Massachusetts建筑物数据集包含了大量航空影像中的建筑物样本,具有建筑物密度高、形态多样的特点。WHU建筑物数据集则覆盖了不同地理区域和成像条件下的建筑物场景,对模型的泛化能力提出了更高要求。实验结果表明,本方法在两个数据集上均取得了优异的整体精度得分,相比基准方法有明显提升,证明了上下文融合和边缘保留策略的有效性。
(3) 建筑物变化检测方法与时序分析应用
建筑物变化检测是遥感影像分析中的重要应用方向,通过对比分析不同时期的遥感影像,能够准确识别建筑物的新建、拆除或改建情况。这项技术在城市扩张监测、违章建筑查处、灾后损失评估等领域具有广泛的应用价值。然而,由于成像条件差异、季节变化和光照变化等因素的影响,建筑物变化检测任务面临着较大的技术挑战。
本研究将建筑物提取方法扩展应用于变化检测任务,采用双分支共享权重的网络架构处理双时相遥感影像。该架构由两个结构相同且共享参数的编码器分支组成,分别对前时相和后时相影像进行特征提取。共享权重的设计确保了网络对两个时相影像的处理具有一致性,避免了因特征表达差异而引入的伪变化。在特征提取阶段,利用前文所述的上下文融合模块分别获取两个时相的多尺度建筑物特征,保证了特征表达的完整性和准确性。
特征差异计算是变化检测的核心步骤。在获取双时相特征图后,需要通过适当的差异度量方法来表征建筑物的变化信息。常用的差异计算方式包括特征相减、特征拼接和特征相关性计算等。本方法综合采用多种差异计算策略,通过特征相减获取变化区域的直接响应,通过特征拼接保留原始时相信息的完整性,通过相关性计算捕获更深层次的语义变化。多种差异特征的融合使用,使网络能够更加全面地感知建筑物变化的多种表现形式。
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