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题名多源数据融合的建筑物屋顶轮廓精细分割
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作者
李雪梅
江岳勇
熊楚翘
刘雨婷
罗干
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机构
湖北省航测遥感院
武汉天际航信息科技股份有限公司
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出处
《遥感信息》
北大核心
2025年第3期29-37,共9页
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基金
湖北省自然资源厅科研计划(ZRZY2024KJ06)。
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文摘
当前建筑物提取研究主要以提取建筑物外轮廓为主,为实现建筑物屋顶内部结构的精细分割,文章提出了一种耦合RSBuilding网络和SAM模型的多源数据融合的建筑物屋顶轮廓精细分割方法。首先,基于样本集对RSBuilding网络进行微调,接着基于DOM数据,利用该网络,提取建筑物轮廓;然后,将得到的建筑物外轮廓与DSM影像融合、裁剪切片集,将融合切片后的单个建筑切片集输入SAM模型,实现建筑物屋顶内部结构的精细分割。选取4组不同建筑物特征的数据进行精细分割实验,并将结果与SAT2LOD2方法进行对比。实验结果表明,该方法分割精度明显高于SAT2LOD2方法,在屋顶内部结构相对规整的数据上,该算法的精细分割精度达87%以上,在屋顶内部结构复杂的数据上,分割精度达78%以上。该研究对建筑物轮廓精细识别、模型快速生产与快速更新等应用具有技术参考意义。
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关键词
建筑物
精细分割
rsbuilding
SAM
影像融合
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Keywords
building
fine segmentation
rsbuilding
SAM
image fusion
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分类号
TP237
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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