利用高景卫星影像的超范围施工监测

安文占; 关涛; 柴祥君; 滕龙妹; 高青山; 赵梦琳; 邹瑜

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利用高景卫星影像的超范围施工监测

测绘工程案例 | 更新时间：2026-02-25

- 利用高景卫星影像的超范围施工监测
- 利用高景卫星影像的超范围施工监测
- 地理空间信息 2024年22卷第8期页码：97-101
- 作者机构：
  
  1. 浙江省国土空间规划研究院
  2. 浙江省微纳卫星研究重点实验室
  3. 四维高景卫星遥感有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目（2022YFC3800805）
- DOI：
  中图分类号： P237
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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安文占, 关涛, 柴祥君, 等. 利用高景卫星影像的超范围施工监测[J]. 地理空间信息, 2024,22(8):97-101.

安文占, 关涛, 柴祥君, et al. 利用高景卫星影像的超范围施工监测[J]. 2024, 22(8): 97-101.
安文占, 关涛, 柴祥君, 等. 利用高景卫星影像的超范围施工监测[J]. 地理空间信息, 2024,22(8):97-101. DOI：

安文占, 关涛, 柴祥君, et al. 利用高景卫星影像的超范围施工监测[J]. 2024, 22(8): 97-101. DOI：

摘要

针对传统超范围施工建筑监测存在效率不高以及泛化能力较弱等问题，提出基于U-Net神经网络的高分辨率光学遥感影像超范围施工建筑提取方法。选用不同层数的Resnet特征提取主干网络替换Unet原始编码器作为ResUnet的主干网络，充分提取图像深层特征信息，通过轮廓化简及多边形化对语义分割结果进行轮廓规则化。以嘉兴海宁市为例，在区域内选取了大量城市和农村建筑物样本，构建了深度学习模型训练数据集。实验结果表明，采用改进后的U-Net模型在复杂地物背景下对超范围施工建设图斑定位识别较为精准，建筑物自动提取精度达到95%，召回率达到88%，减少了人工干预判别工作，显著提高国土空间用途管制评价和监管工作效率。

Abstract

关键词

Keywords

references

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