[发明专利]应用于数字征迁的遥感影像单体建筑快速精准提取方法

权利要求书

1.一种应用于数字征迁的遥感影像单体建筑快速精准提取方法，其特征在于：

S1、获取工程范围内的遥感影像；

S2、获取训练样本集，该训练样本集包括若干栅格化的建筑物样本文件，建筑物样本文件由从所述遥感影像上裁剪出的包含建筑物影像的影像样本经转栅格操作后形成，影像样本上绘制有建筑物轮廓并标注有建筑物和背景标签；

S3、根据训练样本集采用卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的建筑物模型；

S4、将工程范围内的遥感影像作为输入，采用训练好的建筑物模型进行预测，得到遥感影像中栅格化的建筑物数据，建筑物数据中的每个栅格的取值范围为第一阈值范围，其中最大值代表最高概率属于建筑，最小值代表最高概率属于非建筑；

S5、当建筑物数据中存在漏提误提时，获取针对漏提误提区域增加的建筑物样本文件，更新所述训练样本集，重复步骤S2至S4，直至预测得到的建筑物数据满足要求；

S6、将栅格化的建筑物数据通过栅格转矢量的方式转换为建筑物的矢量图斑结果。

2.根据权利要求1所述的应用于数字征迁的遥感影像单体建筑快速精准提取方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

获取最新时相的遥感影像和根据遥感影像绘制得到的工程范围面矢量文件，采用该面矢量文件对遥感影像进行裁切，得到工程范围内的遥感影像。

3.根据权利要求1所述的应用于数字征迁的遥感影像单体建筑快速精准提取方法，其特征在于：所述影像样本的长为600～1000像素，宽为600～1000像素。

4.根据权利要求1所述的应用于数字征迁的遥感影像单体建筑快速精准提取方法，其特征在于：步骤S5中在更新所述训练样本集后，以前一个训练好的建筑物模型作为预模型继续进行模型训练。

5.一种应用于数字征迁的遥感影像单体建筑快速精准提取装置，其特征在于：

影像获取模块，用于获取工程范围内的遥感影像；

样本获取模块，用于获取训练样本集，该训练样本集包括若干栅格化的建筑物样本文件，建筑物样本文件由从所述遥感影像上裁剪出的包含建筑物影像的影像样本经转栅格操作后形成，影像样本上绘制有建筑物轮廓并标注有建筑物和背景标签；

模型训练模块，用于根据训练样本集采用卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的建筑物模型；

模型预测模块，用于将工程范围内的遥感影像作为输入，采用训练好的建筑物模型进行预测，得到遥感影像中栅格化的建筑物数据，建筑物数据中的每个栅格的取值范围为第一阈值范围，其中最大值代表最高概率属于建筑，最小值代表最高概率属于非建筑；

更新迭代模块，用于当建筑物数据中存在漏提误提时，获取针对漏提误提区域增加的建筑物样本文件，更新所述训练样本集，直至预测得到的建筑物数据满足要求；

矢量图转换模块，用于将栅格化的建筑物数据通过栅格转矢量的方式转换为建筑物的矢量图斑结果。

6.根据权利要求5所述的应用于数字征迁的遥感影像单体建筑快速精准提取装置，其特征在于，所述获取工程范围内的遥感影像，包括：

获取最新时相的遥感影像和根据遥感影像绘制得到的工程范围面矢量文件，采用该面矢量文件对遥感影像进行裁切，得到工程范围内的遥感影像。

7.根据权利要求5所述的应用于数字征迁的遥感影像单体建筑快速精准提取装置，其特征在于：所述影像样本的长为600～1000像素，宽为600～1000像素。

8.根据权利要求5所述的应用于数字征迁的遥感影像单体建筑快速精准提取装置，其特征在于：所述更新迭代模块中在更新所述训练样本集后，以前一个训练好的建筑物模型作为预模型继续进行模型训练。

9.一种存储介质，其上存储有可被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现权利要求1～4任意一项所述应用于数字征迁的遥感影像单体建筑快速精准提取方法的步骤。

10.一种计算机设备，具有存储器和处理器，存储器上存储有可被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现权利要求1～4任意一项所述应用于数字征迁的遥感影像单体建筑快速精准提取方法的步骤。