语义分割网络重建单视图遥感影像数字表面模型

摘要

该文提出了一种仅依靠激光探测与测量数据,实现单视图遥感影像数字表面模型(DSM)重建的新方法.该方法基于深度学习技术设计了一种编码-解码结构的语义分割网络,该网络采用多尺度残差融合的编码块与解码(MRFED)块从输入图像中提取语义信息,进而逐像素预测高度值;采用特征图跳跃级联的策略保留输入图像的细节特征和结构信息.该文采用了一个包含DSM数据的遥感影像公开数据集训练与测试模型,实验结果表明:DSM重建结果与真值的平均绝对误差(MAE)为2.1e-02,均方根误差(RMSE)为3.8e-02,结构相似性(SSIM)为92.89％,均优于经典的深度学习语义分割网络.实验证实该方法能够有效实现单视图遥感影像的DSM重建,具有较高的精度,以及较强的地物分布结构重建能力.