A domain-adaptive building extraction method from remote sensing imagery using shape and position priors
摘要
التعلم العميق يوفر وسيلة فعالة لاستخراج المباني من الصور البعيدة المستشعرة. ولكن عندما تكون توزيعات بيانات التدريب (المجال المصدر) وبيانات الاختبار (المجال الهدف) مختلفة، سيؤدي استخدام النموذج المدرب في المجال المصدر مباشرة في المجال الهدف إلى انخفاض دقة كبير. يمكن لطرق تكييف المجال لاستخراج المباني التغلب على الفروق في توزيع البيانات بين المجالات، وتعزيز قدرة تمييز معلومات المباني في بيئات مختلفة. وتجاهل صعوبة الحصول على علامات المجال الهدف في استخراج المجال المباني وتكلفة التسمية المرتبطة، وإلى جانب أن الطرق الحالية لم تتمكن من الاستفادة بشكل كاف من السمات الثابتة للمباني لتوفير قيود الاتساق عبر المجالات، يقدم هذا المقال طريقة جديدة لاستخراج المجال المباني في الصور البعيدة المستشعرة موجهة من خلال معلومات الأولويات في الشكل والموقع. أولاً، يتم استخدام مؤشر المباني وأساليب أخرى مثل هاريس لاستخراج نقاط زاوية المباني في المجال الهدف تلقائيًا، ويتم استخراج حواف المباني المصنفة في المجال المصدر باستخدام أساليب هندسة الصور كمعلومات أولويات الشكل للمجالين. بعد ذلك، تم تصميم طريقة استخراج معلومات الأولويات في الموقع بناءً على التحويل الغاوسي. تم تحويل كائنات OSM في المجال الهدف وكائنات المصدر المصنفة إلى معلومات الأولويات في الموقع في الميدان المزدوج. وأخيرًا، يتم استخدام معلومات الأولويات في الشكل المذكورة أعلاه لبناء وظيفة خسارة الشكل، وفي الوقت نفسه في تقديم قيود التدريب على المباني في المجالين. يتم استخدام معلومات الأولويات في الموقع ذات الميدان المزدوج باعتبارها قناة إضافية مستقلة مدمجة مع طبقات الصور لتكوين المدخلات رباعية القنوات، وتثرية معلومات المباني في المجال الهدف، وقد تم تصميم النموذج المستنتج AU_AdaptNet على أساس التعلم المتناقض. تشير نتائج التجربة إلى أن مؤشر IoU لطريقة هذا المقال تزيد بنسبة 15٪ مقارنة بالنموذج الأساسي غير المتكيف مع المجال، وبنسبة 6٪ مقارنة بطريقة التكيف مع المجال غير المدعمة بمعلومات الأولويات. علاوة على ذلك، وفي حالة عدم توفر بيانات OSM في المجال الهدف بشكل كامل، يمكن رفع دقة استخراج المجال المباني الموجهة بمعلومات الأولويات في الشكل فقط. في حالة عدم توفر بيانات OSM في المجال الهدف بشكل كامل، يمكن رفع دقة استخراج المجال المباني الموجهة بمعلومات الأولويات في الشكل فقط، وهو يمكن أيضا أن يحقق نتائج مشابهة لأساليب التكيف شبه المراقبة التي تستخدم علامات مجال الهدف عالية الجودة.
关键词
building extraction;domain adaptation;remote sensing imagery;prior information;OSM