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公开(公告)号：CN113516060B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110696092.1
申请日：2021-06-23
Applicant: 北京市城市规划设计研究院 , 北京城垣数字科技有限责任公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于多时相高分辨率数据的建筑空间融合判别方法及装置。方法包括：将基准年遥感影像输入至深度学习建筑空间识别模型，得到基准年建筑空间识别结果；将待测年各月遥感影像分别输入至深度学习建筑空间识别模型，得到待测年各月建筑空间识别结果；根据基准年建筑空间识别结果和待测年各月建筑空间识别结果，得到待测年待识别区域中不同空间位置的逐月融合建筑空间概率图；将不同阈值下的建筑空间变化与人工解译的建筑变化斑块进行对比，确定融合建筑空间概率图的最佳概率阈值；根据最佳概率阈值确定待测年待识别区域的建筑空间本申请实施例通过不同年份建筑空间的融合概率值确定待识别年份的建筑空间，精确度高且实用性较强。
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公开(公告)号：CN113516060A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110696092.1
申请日：2021-06-23
Applicant: 北京市城市规划设计研究院 , 北京城垣数字科技有限责任公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于多时相高分辨率数据的建筑空间融合判别方法及装置。方法包括：将基准年遥感影像输入至深度学习建筑空间识别模型，得到基准年建筑空间识别结果；将待测年各月遥感影像分别输入至深度学习建筑空间识别模型，得到待测年各月建筑空间识别结果；根据基准年建筑空间识别结果和待测年各月建筑空间识别结果，得到待测年待识别区域中不同空间位置的逐月融合建筑空间概率图；将不同阈值下的建筑空间变化与人工解译的建筑变化斑块进行对比，确定融合建筑空间概率图的最佳概率阈值；根据最佳概率阈值确定待测年待识别区域的建筑空间本申请实施例通过不同年份建筑空间的融合概率值确定待识别年份的建筑空间，精确度高且实用性较强。
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公开(公告)号：CN113610032A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110934196.1
申请日：2021-08-16
Applicant: 北京市城市规划设计研究院 , 北京城垣数字科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种基于遥感影像的建筑物识别方法和装置，其中，该方法包括：获取包含建筑物的目标遥感影像；将目标遥感影像输入建筑物识别模型，输出对目标遥感影像中建筑物的识别结果；建筑物识别模型包括结合空间注意力和通道注意力的语义分割神经网络，是根据遥感影像样本以及遥感影像样本中建筑物的标注信息训练得到。本发明通过结合空间注意力和通道注意力的语义分割神经网络构建的建筑物识别模型，实现了对高分辨率的遥感影像中建筑物更准确的识别。
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