顾及深度残差U-Net的遥感影像建筑物提取

李红玲; 赵磊; 吴查查; 李晓琴; 王巍

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顾及深度残差U-Net的遥感影像建筑物提取

更新时间：2026-08-11

- 顾及深度残差U-Net的遥感影像建筑物提取
- Vol. 23, Issue 10, Pages: 5-9+19(2025)
- 作者机构：
  
  国能数智科技开发(北京)有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP751;P237
- Published：2025
- 稿件说明：
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李红玲, 赵磊, 吴查查, et al. 顾及深度残差U-Net的遥感影像建筑物提取[J]. 2025, 23(10): 5-9+19.
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李红玲, 赵磊, 吴查查, et al. 顾及深度残差U-Net的遥感影像建筑物提取[J]. 2025, 23(10): 5-9+19. DOI：

摘要

建筑物提取是遥感技术领域的一项核心研究议题。提出了深度残差U-Net模型，用于遥感影像中的建筑物自动提取，该模型融合了U-Net架构、残差学习、ASPP多尺度分析及焦点损失函数等策略，旨在克服传统方法局限。通过改良的残差学习模块降低网络参数，缓解退化问题；利用ASPP捕获多尺度特征和上下文信息；引入焦点损失函数增强建筑物识别能力。在WHU影像数据集上的实验表明，本方法在提取精度、边界界定及多尺度信息处理上均具显著优势，为遥感影像处理领域的建筑物提取提供了坚实的理论与实践基础。

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