Spatial Semantic Model Based Geo-objects Detection Method for High Resolution Remote Sensing Images
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摘要: 该文提出一种基于空间语义模型的方法,用于高分辨率遥感图像复杂场景中典型地物目标的自动检测。该方法通过分割获取图像对象,引入主题模型统计对象的多维特征,提高了对象特性描述的精度。在此基础上,对图像中有意义的地物目标及它们之间的空间关系建模表达和定量计算,通过获取场景的语义解析树,辅助实现对复杂地物目标的准确提取和定位。在测试数据集上的实验结果表明,该文方法具有较高的智能化程度和较强的稳定性。Abstract: A spatial semantic model based method is proposed to solve the issue of automatically detecting geo-objects in high resolution remote sensing images. This method obtains firstly image segments through over-segmentation algorithm, and calculates the multiple features by using topic models, in order to improve the description accuracy of segments attribution. Then, this method investigates and models the spatial relationship between geo-objects in whole images, and a semantic parsing tree of the scene category is extracted, which could be used to detect and locate the geo-objects. The experimental results on the dataset demonstrate the robustness and accuracy of this method.
期刊类型引用(7)
1. 丁晋湘. 基于YOLOv5的高分辨率遥感图像目标检测算法. 电视技术. 2024(07): 20-23 . 百度学术
2. 焦学军,赵春峰,张瑞香,王金娜. 基于FCN露天矿山监管目标自动提取方法研究. 地理空间信息. 2022(06): 68-70 . 百度学术
3. 周院,杨庆庆,马强,薛博维,孔祥楠. 一阶全卷积遥感影像倾斜目标检测. 中国图象图形学报. 2022(08): 2537-2548 . 百度学术
4. 闫李月,左小清,葛小三. 基于本体的地理空间信息语义表达研究——以旅游出行计划为例. 软件. 2019(01): 114-119 . 百度学术
5. 郭智,宋萍,张义,闫梦龙,孙显,孙皓. 基于深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测方法. 电子与信息学报. 2018(11): 2684-2690 . 本站查看
6. 姚相坤,万里红,霍宏,方涛. 基于多结构卷积神经网络的高分遥感影像飞机目标检测. 计算机工程. 2017(01): 259-267 . 百度学术
7. 刘扬,付征叶,郑逢斌. 高分辨率遥感影像目标分类与识别研究进展. 地球信息科学学报. 2015(09): 1080-1091 . 百度学术
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