利用改进的U-Net的建筑物提取方法

陈洋; 黄康江; 袁志明; 蒙友波; 熊伟

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利用改进的U-Net的建筑物提取方法

技术热点研究 | 更新时间：2026-08-11

- 利用改进的U-Net的建筑物提取方法
- 利用改进的U-Net的建筑物提取方法
- 地理空间信息 2025年23卷第10期页码：24-28
- 作者机构：
  
  1. 贵州省自然资源勘测规划研究院
  2. 江西应用工程职业学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP751;P237
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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陈洋, 黄康江, 袁志明, 等. 利用改进的U-Net的建筑物提取方法[J]. 地理空间信息, 2025,23(10):24-28.

陈洋, 黄康江, 袁志明, et al. 利用改进的U-Net的建筑物提取方法[J]. 2025, 23(10): 24-28.
陈洋, 黄康江, 袁志明, 等. 利用改进的U-Net的建筑物提取方法[J]. 地理空间信息, 2025,23(10):24-28. DOI：

陈洋, 黄康江, 袁志明, et al. 利用改进的U-Net的建筑物提取方法[J]. 2025, 23(10): 24-28. DOI：

摘要

针对传统语义分割方法在进行建筑物的提取存在提取精度不高、错检、漏检和内部空洞的问题，提出一种融合扩张卷积和注意力机制（ARD-UNet）的遥感影像建筑提取方法。该方法以U-Net为基础网络，首先在编码阶段引入残差学习单元，有助于解决深层网络中的梯度消失问题；其次跳跃阶段引入双重注意力机制模块，有助于模型更加聚焦于建筑物的关键特征信息；最后中间层使用扩张卷积单元扩大感受野，进一步整合建筑物的上下文信息。结果表明，该方法在WHU、Massachusetts建筑数据集上进行验证，交并比指标分别提高了2.31%和1.87%，相较于传统的语义分割方法，ARD-UNet融合了扩张卷积、注意力机制和残差学习的优点，能够更加准确地提取遥感图像中的建筑物。

Abstract

关键词

Keywords

references

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