基于深度学习的建筑物阴影提取方法研究
Journal: Geological and Mineral Surveying and Mapping DOI: 10.12238/gmsm.v7i2.1660
Abstract
建筑物阴影提取在计算机视觉和遥感领域具有重要的应用价值。本研究旨在提出一种基于深度学习的方法,以从高分辨率卫星图像中准确、高效地提取建筑物阴影。该方法结合了SVM、RF和U-Net,通过训练数据集进行模型训练和优化,并使用该模型对新的卫星图像进行阴影提取。
Keywords
建筑物阴影；深度学习；阴影提取；阴影分类
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[1] Zhu Q,Yang Y,Sun X,etal.CDANet: Contextual detail-awa re network for high-spatial-resolution remote-sensing imag ery shadow detection[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2022,60:1-15.
[2] Zhou Y,Chen Z, Wang B, et al. BOMSC-Net: Boundary opti mization and multi-scale context awareness based building extraction from high-resolution remote sensing imagery[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2022,60:1-17.
[3] 郑文武,邓运员.基于LSMA的TM影像云和阴影的检测与去除方法[J].测绘科学,2010,35(3):62-65.
[4] 卞建勇,杨雷,杨洋,等.基于纹理和小波变换的阴影检测去除算法[J].东莞理工学院学报,2011,18(3):46-52.
[5] 常村红,刘骥宇.混合高斯模型下的自适应阈值阴影检测[J].太原师范学院学报(自然科学版),2012,11(2):84-86.
[6] 罗艳,辛俊伟,夏元平.一种改进的多光谱遥感影像阴影检测方法[J].测绘科学,2020,45(12):102-107.
[7] 汪明章,邢冠宇.基于深度学习的阴影检测算法[J].现代计算机,2020,(6):97-101+108.
[8] 吴文君,张玲,肖春霞.基于深度信息的单幅图像自动阴影检测[J].武汉大学学报(理学版),2019,65(5):441-449.
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