高分辨率遥感影像建筑物提取的注意力胶囊网络算法

摘要

高分辨率遥感影像建筑物自动提取在防灾减灾、灾害估损、城市规划和地形图制作等方面具有重要意义。但是,目前常用的传统卷积神经网络模型存在异变性强而同变性弱缺陷。针对该问题,本文提出一种基于通道和空间双注意力胶囊编码—解码网络DA-CapsNet(dual-attention capsule encoder-decoder network)的建筑物提取通用模型。该模型通过胶囊卷积和空间—通道双注意力模块增强高分辨率遥感影像中建筑物高阶特征表达能力,实现建筑物遮挡部分以及对非建筑不透水层的准确提取与区分。模型首先利用胶囊编码—解码结构提取并融合多尺度建筑物胶囊特征,获得高质量建筑物特征表达。之后,设计通道和空间注意力特征模块进一步增强建筑物上下文语义信息,提高模型性能。本文选取3种高分辨率建筑物数据集进行试验,最终的平均精度、召回率和F1-score分别为92.15%、92.07%和92.18%。结果表明,本文提出的DA-CapsNet能有效克服高分辨率遥感影像中的空间异质性、同物异谱、异物同谱以及阴影遮挡等影响,实现复杂环境下的高精度建筑物自动提取。