Para enfrentar os desafios da extração de edifícios com forma variável e extração imprecisa de bordas, propõe-se uma rede de extração de edifícios de duplo ramo que integra separação do corpo principal e bordas distantes e extração de informações em várias escalas. A primeira parte utiliza o princípio da separação e tecnologia de fluxo óptico para obter a separação do corpo principal e bordas, reforçando a capacidade de representar as bordas dos edifícios. A segunda parte baseia-se no uso de convoluções dilatadas, convoluções profundas separáveis e mecanismos de atenção para construir um elemento de extração de informações leve e em várias escalas que extrai completamente as características dos edifícios em diferentes escalas. Finalmente, por meio da combinação das características do corpo principal e das bordas obtidas, é usada uma função de perda auxiliar aprimorada para otimizar o processo de treinamento da rede. Os resultados de experimentos em dois conjuntos de dados públicos de extração de edifícios mostram que a rede proposta para extração de edifícios é eficaz.

Sensoriamento remoto; extração de edifícios; aprendizado profundo; U-Net; separação do corpo principal e da borda; duplo ramo; multi-escala; leve