Для решения двух проблем извлечения зданий, связанных с изменчивостью формы и недостаточной точностью извлечения границ, предлагается сеть извлечения зданий с двойной ветвью, объединяющая извлечение главного контура и извлечение много-масштабной информации. Во-первых, с использованием принципа разложения и технологии оптического потока разработана ветвь извлечения главного контура, чтобы обеспечить характеристики главного контура и контура здания, улучшив его представление границ здания. Затем на основе сверхпустотных сверток, глубоких косвенных сверток и механизма внимания создана легкая ветвь извлечения много-масштабной информации, чтобы полностью извлечь различные характеристики зданий разного масштаба. Наконец, используя полученные характеристики главного контура и контура, предложена функция потерь с усилением характеристик главного контура и контура, чтобы оптимизировать процесс обучения сети. Результаты экспериментов на двух общедоступных наборах данных по извлечению зданий показывают, что предложенная сеть для извлечения зданий является эффективной и выполнимой.

Спутниковое изображение; Извлечение зданий; Глубокое обучение; U-Net;Извлечение главного контура; Двойная ветвь; Много-масштабный; Легкая