1、“.....围绕实验目标,本小节从数据源选择样本标记等方面对实验方案进行阐述。我们在以上分现的根本原因,是由于传统的深层卷积网络模型在前向传播的推导时,没有考虑低层的噪声对高层特征的影响方式和影响程度,降低了模型的识别能力。基于卷积神经网络的建筑物提取方法原稿。我们在以上分析的基础上,提出了种改进的卷积神经网络模型,用于提高对有遮挡的建筑物的提取能力。模型的主要工作有首先利用个层的卷积网络,分别学习城镇的建筑物林地道路这类样本,得到特征向量集利用高斯混形态学序列城市多尺度复杂指数等。目前研究中存在的最主要问题,主要基于低层次特征或特征组合进行提取,致使有遮挡的建筑物提取的难以被完整的提取出来。随着深度学习研究的深入,卷积神经网络,在图像理解中的作用逐渐受到人们的重视。卷积神经网络是以卷积运算为基础的深度神经网络,卷积结构可以减少深层网络占用的内存量,也可环境空间格局复杂多样......”。

2、“.....同物异谱和异物同谱现象远比自然环境下普遍。高分辨率遥感影像个多光谱波段能够区分城镇水体裸土植被阴影和不透水性地面等土地覆盖类,但仅靠低层次的光谱统计特征,试图把光谱混淆严重的不透水性地面区分为道路停车场和建筑物则存在相当大困难。近年来有研究提出了空间与光谱结合的分析方法,认为空间特征是与光谱特基于卷积神经网络的建筑物提取方法原稿分的像素为基础,使用染料桶功能对被遮挡的部分渲染。实验结果与分析图影响程度曲线从图中可以看出,同样的噪声像素块尺寸,在不同的相对位臵时,对提取结果影响程度差别非常大,在顶角位臵时的影响程度明显比在边上的影响程度大,这是因为,当噪声像素块在屋角时,随着卷积层次的增加,虽然视野的扩大引入了更多的屋角所在房顶的像素,但引入的不是屋角所在房顶的像素也在不断增加,虽然模型采用了空有遮挡的建筑物时能力较差......”。

3、“.....发现导致上述问题出现的根本原因,是由于传统的深层卷积网络模型在前向传播的推导时,没有考虑低层的噪声对高层特征的影响方式和影响程度,降低了模型的识别能力。基于卷积神经网络的建筑物提取方法原稿。结构分析从模型结构可以看出,的卷积部分仍然采用传统的卷积方式,在这种方式下,高级的特征是于高分数据,首先利用软件,将号的全色波段与号的波段进行融合,获得空间分辨率的遥感影像,然后进行标记。被标记的类别主要有建筑物包括未遮挡的建筑物和被部分遮挡的建筑物道路林地农田等。其中被遮挡建筑物的标记分步完成,在利用完成第步标记后,对被遮挡的部分,以使用全站仪实地测量数据为依据,将边框补充完整,得到完整标记,然后利用软件,以同房顶未被遮挡部法来区分不同的地物。针对城市地物的特殊形态,人们也提出些相应的空间特征计算方法,如像元形状指数形态学序列城市多尺度复杂指数等。目前研究中存在的最主要问题......”。

4、“.....致使有遮挡的建筑物提取的难以被完整的提取出来。随着深度学习研究的深入,卷积神经网络,在图像理解中的作用逐渐受到人们分,并根据定量分析结果讨论具体的修改方式,形成了个完整的能够识别有遮挡建筑物的有效方法。由于城镇环境空间格局复杂多样,城镇各类地物在高分辨率多光谱影像上光谱变异度高,同物异谱和异物同谱现象远比自然环境下普遍。高分辨率遥感影像个多光谱波段能够区分城镇水体裸土植被阴影和不透水性地面等土地覆盖类,但仅靠低层次的光谱统计特征,试图把光谱混淆严重的不透水性地面区分为道路停车的重视。卷积神经网络是以卷积运算为基础的深度神经网络,卷积结构可以减少深层网络占用的内存量,也可以减少网络的参数个数,缓解模型的过拟合问题。促进了遥感图像处理技术的发展。由于现有以模型为基础发展起来的影像分割模型都属于监督学习模型,样本的质量决定模型的质量,因此......”。

5、“.....以提前模型的识别能力,导致训练出来的模型在识别建立个层的卷积网络,分别学习的特征通过学习,获得个类别的特征矢量集对与的特征矢量集进行混合高斯建模,以估计噪声对象与房顶层混合的条件概率密度函数。实验与结果分析实验方案实验的目的是为了对模型的性能进行测试,围绕实验目标,本小节从数据源选择样本标记等方面对实验方案进行阐述。我们在以上分以改进以定量分析结果为先验知识,引进概率判断的思想,构造新的激活函数,提高对像素的准确性。通过改进,建立起能够用于提取有遮挡建筑物的新模型。建筑物的遮挡问题,主要是由于建筑物被树木或者其他建筑物的遮挡,影响了被遮挡部分像素的判断,导致分割后形状缺失,进而影响了提取精度。为此,我们将建立种基于贝叶斯原理的判断方法,将像素判断问题转化为最大后验概率估计问题,提高被遮挡部分像光谱值上相似,影响的房屋提取的精度。在模型中......”。

6、“.....模型还使用了大量的空间特征和抽象特征,特别是模型采用了空洞卷积的方式,能够很快地增加视野,而房顶的宽度般远远大于路面的宽度,当视野增大时,道路的像素块中混入其它类别尤其是树木的远早于房顶混入其它类别像素,导致道路的特征值很容易与房顶产生不同,增加了两者的可分性。同时,激活函数采用低级特征聚合和抽象,随着卷积层次的增加,相当于视野越来越大,因此,原始影像中噪声像素块对高层次特征的影响必须越来越小,以至于当层次足够高时,原始图像中该像素块的影响可以忽略不计。这个理解与人眼观察现实世界的过程也是相符的,当人眼与被观察物体离得很近的时候,物体上的细节部分就能够被观察到,但当人眼离物体的距离越来越远时,该细节部分对人的视觉感受的影响就越来越小。由于城镇的重视。卷积神经网络是以卷积运算为基础的深度神经网络,卷积结构可以减少深层网络占用的内存量,也可以减少网络的参数个数,缓解模型的过拟合问题......”。

7、“.....由于现有以模型为基础发展起来的影像分割模型都属于监督学习模型,样本的质量决定模型的质量,因此,人们在训练模型建筑物模型时都是采用建筑物形状完整的模型,以提前模型的识别能力,导致训练出来的模型在识别分的像素为基础,使用染料桶功能对被遮挡的部分渲染。实验结果与分析图影响程度曲线从图中可以看出,同样的噪声像素块尺寸,在不同的相对位臵时,对提取结果影响程度差别非常大,在顶角位臵时的影响程度明显比在边上的影响程度大,这是因为,当噪声像素块在屋角时,随着卷积层次的增加,虽然视野的扩大引入了更多的屋角所在房顶的像素,但引入的不是屋角所在房顶的像素也在不断增加,虽然模型采用了空归属判断的准确性。转化步骤如下所述在城镇影像中,树木是对建筑物产生遮挡的主要对象,而道路在光谱和纹理上与房顶顶层比较接近,很容易混淆,是主要的噪声来源。基于以上考虑,建立了类样本库......”。

8、“.....这是训练的正样本林地道路和将作为噪声参与训练。在进行标记时,无人机影像直接用来进行标记。对基于卷积神经网络的建筑物提取方法原稿素类别归属判断的准确性。转化步骤如下所述在城镇影像中,树木是对建筑物产生遮挡的主要对象,而道路在光谱和纹理上与房顶顶层比较接近,很容易混淆,是主要的噪声来源。基于以上考虑,建立了类样本库,分别为没有遮挡的建筑物,这是训练的正样本林地道路和将作为噪声参与训练。基于卷积神经网络的建筑物提取方法原稿分的像素为基础,使用染料桶功能对被遮挡的部分渲染。实验结果与分析图影响程度曲线从图中可以看出,同样的噪声像素块尺寸,在不同的相对位臵时,对提取结果影响程度差别非常大,在顶角位臵时的影响程度明显比在边上的影响程度大,这是因为,当噪声像素块在屋角时,随着卷积层次的增加,虽然视野的扩大引入了更多的屋角所在房顶的像素,但引入的不是屋角所在房顶的像素也在不断增加......”。

9、“.....在进步的研究中,需要结合像素块的位臵信息对卷积方式进行改进,提高模型的区分能力,以期得到更高的分类精度。参考文献胡荣明,黄小兵,黄远程增强形态学建筑物指数应用于高分辨率遥感影像中建筑物提取测绘学报,谭衢霖高分辨率多光谱影像城区建筑物提取研究测绘学报,。与贝叶斯结合建立提取模型受此启发,我们将首先定量分析像素块大小对不同级别抽象特征的影响,然后对传统加特征矢量集对与的特征矢量集进行混合高斯建模,以估计噪声对象与房顶层混合的条件概率密度函数。实验与结果分析实验方案实验的目的是为了对模型的性能进行测试,围绕实验目标,本小节从数据源选择样本标记等方面对实验方案进行阐述。与贝叶斯结合建立提取模型受此启发,我们将首先定量分析像素块大小对不同级别抽象特征的影响,然后对传统加以改进了概率密度函数,进步提高判断的准确性。因此,本文模型较好地解决了道路与房顶区分的问题......”。