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基于深度学习方法,采用Pytorch框架搭建U-Net网络模型,进行了遥感影像建筑物提取研究。首先以建筑物为目标,构建基于光学遥感影像的建筑物样本库,然后进行网络训练建立深度学习模型,并对样本库更新进行模型优化,最后用优化后的模型进行建筑物提取,并与最大似然法、支持向量机法(SVM)进行对比。结果表明:在训练数据集充足的情况下,使用深度学习对台前县建筑物提取总体精度为94. 3%、Kappa系数为0. 83,罗山县总体精度为97. 5%、Kappa系数为0. 75,均高于传统方法,说明利用深度学习的