FCN与CRF结合的PolSAR影像建筑区域提取

作者：肖雨彤,张继贤,黄国满,顾海燕,卢丽君

摘要：针对传统PolSAR影像建筑区域提取方法对影像特征利用不充分、自动化程度不高的问题,研究一种基于全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)和条件随机场(conditional random field,CRF)相结合的建筑区域提取方法。该方法充分利用FCN网络对影像进行逐像素分类并能自动提取影像高层特征的优势,首先通过制作样本集对FCN网络进行训练;然后利用训练好的模型进行初步的建筑区域提取;最后利用可以联系上下文信息的条件随机场CRF对结果进行优化处理。实验结果表明,该方法可以充分利用影像的语义信息,有效地减少孤立点,提高对细节、轮廓的提取精度,获得较高精度的建筑区域提取结果。

发文机构：中国测绘科学研究院 国家测绘产品质量检验测试中心

关键词：POLSAR建筑区域提取深度学习全卷积网络条件随机场PolSARbuilding area extractiondeep learningfully convolutional networksconditional random field

分类号： P237[天文地球—摄影测量与遥感]