【摘 要】
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建筑物规模及其分布是衡量一个地区经济社会发展状况的关键指标，因此研究基于遥感影像的建筑物提取具有重要意义。现有神经网络方法在建筑物提取的完整度、边缘精确度等方面仍存在不足。为解决上述问题，提出一种基于高分遥感影像的多层次特征融合网络MFFNet （Multi-level Feature Fusion Network）。该方法一方面利用边缘检测算子提升网络对建筑物边界的识别能力，另一方面借助多路径卷
【基金项目】
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国家自然科学基金（42171302）；
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建筑物规模及其分布是衡量一个地区经济社会发展状况的关键指标，因此研究基于遥感影像的建筑物提取具有重要意义。现有神经网络方法在建筑物提取的完整度、边缘精确度等方面仍存在不足。为解决上述问题，提出一种基于高分遥感影像的多层次特征融合网络MFFNet （Multi-level Feature Fusion Network）。该方法一方面利用边缘检测算子提升网络对建筑物边界的识别能力，另一方面借助多路径卷积融合模块从多个维度上提取建筑物特征，并引入大感受野卷积模块突破感受野大小对特征提取的限制。在对提取的特征进行融合后，使用卷积注意力模块进行压缩，经金字塔池化进一步挖掘全局特征，从而实现建筑物的高精度提取。以当前主流的UNet、PSPNet、MAPNet与MDNNet作为对比方法，使用亚米级的武汉大学航空影像数据集、卫星数据集II（东亚）与Inria航空影像数据集作为实验数据进行测试。
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