张越,程春泉,杨书成,高瑞,常亚茹

• 1:山东科技大学测绘与空间信息学院
• 2:中国测绘科学研究院

摘要(Abstract)：

针对深度学习模型提取高分辨率遥感影像建筑物效果不理想，存在漏提、误提和提取不完整等问题，该文基于U-Net提出一种融合双注意力机制和残差结构的网络模型。在U-Net的跳跃连接阶段融合了通道与空间双注意力机制，实现精细化特征融合，编码阶段使用残差模块代替普通卷积来提升模型对建筑物特征的学习能力。利用该文的模型在WHU高分辨率遥感影像数据集上进行建筑物提取实验，与SegNet、U-Net和ResUnet的结果进行对比，结果表明该方法能够有效提升建筑物提取的准确性和精度。

关键词(KeyWords)： 遥感影像;建筑物提取;注意力机制;残差结构;U-Net

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 高分航空数据处理系统项目(30-H40B02-9002-19/21);; 高分辨率对地观测重大专项(30-Y20A15-9003-17/18)

作者(Author): 张越,程春泉,杨书成,高瑞,常亚茹

DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2022.04.017

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