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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于多模态数据的高分辨率航空影像深度语义分割

DOI：10.1109/IGARSS.2018.8519225 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 本文重点研究利用多模态数据实现航拍图像的语义分割。该多模态数据由真正射影像、数字表面模型（DSM）及由此衍生的其他表征组成。我们将不同模态的数据分别及组合输入残差混洗卷积神经网络（RSCNN），通过基准数据集分析其对分类任务的价值。结果表明，在真正射影像基础上引入从DSM提取的不同类型几何特征可提升分割效果。
作者： Kaiqiang Chen，Kun Fu，Xian Sun，Michael Weinmann，Stefan Hinz，Boris Jutzi，Martin Weinmann
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用残差混洗卷积神经网络（RSCNN）分析不同模态（光谱与形状信息）对航拍影像语义分割的价值。

研究成果

结果表明，真实正射影像比单独使用数字表面模型（DSM）或几何特征更适合分类。结合辐射和几何信息能提高分类精度，其中使用红外（IR）、红（R）、绿（G）、归一化数字表面模型（nDSM）、归一化植被指数（NDVI）、亮度（L）、位置（P）和形状（S）图层时效果最佳。额外考虑几何特征（线性、平面性、球形度）可带来改进，而归一化植被指数（NDVI）等植被指数并未提升结果。

研究不足

该研究仅限于Vaihingen数据集，可能无法推广到其他区域或数据类型。训练与测试数据的分割方式与标准ISPRS基准不同，可能影响可比性。使用单GPU和特定图像块尺寸带来的计算限制可能会制约可扩展性。

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