[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
برای نویسندگان::
آرشیو مجله و مقالات::
برای داوران::
تماس با ما::
امکانات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
پایگاه های نمایه کننده







 
..
آمار سایت
تعداد مشاهده ی مقالات: 2784495

مقالات منتشر شده: 661
نرخ پذیرش: 73.6
نرخ رد: 17.63

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 191 روز
____
..
:: دوره 13، شماره 1 - ( 6-1402 ) ::
دوره 13 شماره 1 صفحات 26-13 برگشت به فهرست نسخه ها
ارائه یک شبکه عصبی عمیق جدید برای استخراج چند مقیاسی ساختمان‌ها از تصاویر سنجش از دوری
محمد پارسائی ، سعید نیازمردی* ، علی اسماعیلی گازکهنی
چکیده:   (707 مشاهده)
امروزه استخراج ساختمان یکی از مهم‌ترین نیازهای برنامه‌ریزی برای محیط‌های شهری و روستایی است. استخراج ساختمان‌ها از تصاویر سنجش از دوری به دلیل سرعت بالا و هزینه پائین تهیه و پردازش این نوع از داده به مهمترین داده مورد استفاده در این حوزه تبدیل شده‌است. از بین روش‌های زیادی که برای استخراج ساختمان وجود دارد، شبکه‌های عصبی عمیق بیشتر مورد توجه محققین قرار گرفته‌اند. اما این شبکه‌ها دارای ضعف‌هایی نیز هستند. اکثر مدل‌های موجود، در استخراج چند مقیاسی ساختمان عملکرد ضعیفی دارند. بدین معنا که شبکه‌ها توانایی استخراج ساختمان‌هایی با اندازه‌های مختلف را ندارند. از این‌رو، در این تحقیق، مدلی برای استخراج چند مقیاسی ساختمان طراحی و ارائه شده‌است. مدل پیشنهادی، چالش استخراج چند مقیاسی ساختمان را با استفاده از یک ماژول بهبود نتیجه رفع کرده‌است. ماژول طراحی‌شده با استفاده از پیچش گسترش‌‌یافته زمینه دریافت اطلاعات را افزایش می‌دهد که باعث می‌شود ناپیوستگی در خروجی ساختمان‌های بزرگ پدیدار نشود. استخراج صحیح ساختمان‌های بزرگ توسط ماژول بهبود و ساختمان‌های کوچک و متوسط توسط بدنه اصلی، مدل پیشنهادی را به یک مدل کارآمد تبدیل کرده‌است. برای بررسی عملکرد مدل پیشنهادی، از دو مجموعه داده Massachusetts و WHU استفاده شده است. با آزمایش این دو مجموعه، مدل پیشنهادی با کسب مقادیر 6495/0 و 8572/0 برای معیار IoU بهترین عملکرد را در مقایسه با مدلهای FCN، U-Net، USPP و DeepLabV3+ نشان داد. بررسی عملکرد ماژول بهبود نشان داد که پس از اضافه کردن این ماژول، مدل پیشنهادی در معیار IoU به میزان 1077/0 عملکرد بهتری نسبت به مدل بدون ماژول نشان می‌دهد. نتایج همچنین نشان داد که مدل پیشنهادی در استخراج ساختمان‌های بزرگ، برتری قابل توجهی نسبت به سایر مدل‌ها دارد که نشان از عملکرد موفق ماژول طراحی شده‌است.
شماره‌ی مقاله: 2
واژه‌های کلیدی: استخراج ساختمان، تصاویر سنجش از دوری، یادگیری عمیق، پردازش چند مقیاسی
متن کامل [PDF 1496 kb]   (244 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1401/6/21
فهرست منابع
1. R. Kemker, C. Salvaggio, and C. Kanan, "Algorithms for semantic segmentation of multispectral remote sensing imagery using deep learning," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 145, pp. 60-77, 2018/11/01/ 2018, doi: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.04.014 [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2018.04.014.]
2. F. Mohammadimanesh, B. Salehi, M. Mahdianpari, E. Gill, and M. Molinier, "A new fully convolutional neural network for semantic segmentation of polarimetric SAR imagery in complex land cover ecosystem," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 151, 04/02 2019, doi: 10.1016/j.isprsjprs.2019.03.015. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2019.03.015]
3. M. Vakalopoulou, K. Karantzalos, N. Komodakis, and N. Paragios, "Building detection in very high resolution multispectral data with deep learning features," in 2015 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 26-31 July 2015 2015, pp. 1873-1876, doi: 10.1109/IGARSS.2015.7326158. [DOI:10.1109/IGARSS.2015.7326158]
4. X. Tong et al., "Use of shadows for detection of earthquake-induced collapsed buildings in high-resolution satellite imagery," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 79, pp. 53-67, May 01, 2013 2013, doi: 10.1016/j.isprsjprs.2013.01.012. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2013.01.012]
5. M. Rezaei, H. Arefi, H. Rastiveis, and M. Sajadian, "Building Extraction and Modeling Using LiDAR Point Clouds Imaging on Two-Dimensional Surface," (in eng), Journal of Geomatics Science and Technology, Research vol. 7, no. 3, pp. 139-150, 2018. [Online]. Available: http://jgst.issge.ir/article-1-361-fa.html.
6. M. Khoshboresh Masouleh, R. Shah-Hosseini, and A. R. Safari, "Integration of Deep Learning Algorithms and Bilateral Filters with the Purpose of Building Extraction from Mono Optical Aerial Imagery," (in eng), Journal of Geospatial Information Technology, Research vol. 7, no. 2, pp. 241-263, 2019, doi: 10.29252/jgit.7.2.241. [DOI:10.29252/jgit.7.2.241]
7. R. Yazdan, M. J. Valadan Zoej, H. Ebadi, and A. Mohammadzadeh, "Semi-Automatic Building Extraction Using Snake Models from High Resolution Aerial Images," (in 2), Journal of Geomatics Science and Technology, Research vol. 4, no. 2, pp. 179-188, 2014. [Online]. Available: http://jgst.issge.ir/article-1-253-fa.html.
8. D. Tiede, G. Schwendemann, A. Alobaidi, L. Wendt, and S. Lang, "Mask R‐CNN‐based building extraction from VHR satellite data in operational humanitarian action: An example related to Covid‐19 response in Khartoum, Sudan," Transactions in GIS, vol. 25, 05/01 2021, doi: 10.1111/tgis.12766. [DOI:10.1111/tgis.12766]
9. K. Karantzalos and N. Paragios, "Recognition-Driven Two-Dimensional Competing Priors Toward Automatic and Accurate Building Detection," Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on, vol. 47, pp. 133-144, 02/01 2009, doi: 10.1109/TGRS.2008.2002027. [DOI:10.1109/TGRS.2008.2002027]
10. K. Khoshelham and Z. Li, "A model - based approach to semi - automated reconstruction of buildings from aerial images," (in en), Photogrammetric record, vol. 19, no. 108, pp. 342 - 359, 2004 2004, doi: urn:nbn:nl:ui:28-1530137e-e9f8-43df-8885-f3ea99f3a19b. [DOI:10.1111/j.0031-868X.2004.00290.x]
11. G. Sohn and I. Dowman, "Data fusion of high-resolution satellite imagery and LiDAR data for automatic building extraction," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 62, no. 1, pp. 43-63, 2007/05/01/ 2007, doi: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2007.01.001 [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2007.01.001.]
12. Z. J. Liu, J. Wang, and W. P. Liu, "Building extraction from high resolution imagery based on multi-scale object oriented classification and probabilistic Hough transform," in Proceedings. 2005 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2005. IGARSS '05., 29-29 July 2005 2005, vol. 4, pp. 2250-2253, doi: 10.1109/IGARSS.2005.1525421. [DOI:10.1109/IGARSS.2005.1525421]
13. R. Attarzadeh and M. Momeni, "Object-Based Building Extraction from High Resolution Satellite Imagery," Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., vol. XXXIX-B4, pp. 57-60, 2012, doi: 10.5194/isprsarchives-XXXIX-B4-57-2012. [DOI:10.5194/isprsarchives-XXXIX-B4-57-2012]
14. S. Cui, Q. Yan, and P. Reinartz, "Complex building description and extraction based on Hough transformation and cycle detection," Remote Sensing Letters, vol. 3, no. 2, pp. 151-159, 2012/03/01 2012, doi: 10.1080/01431161.2010.548410. [DOI:10.1080/01431161.2010.548410]
15. X. Huang and L. Zhang, "Morphological Building/Shadow Index for Building Extraction From High-Resolution Imagery Over Urban Areas," IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 5, no. 1, pp. 161-172, 2012, doi: 10.1109/JSTARS.2011.2168195. [DOI:10.1109/JSTARS.2011.2168195]
16. Y. Liu, L. Gross, Z. Li, X. Li, X. Fan, and W. Qi, "Automatic Building Extraction on High-Resolution Remote Sensing Imagery Using Deep Convolutional Encoder-Decoder With Spatial Pyramid Pooling," IEEE Access, vol. 7, pp. 128774-128786, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2940527. [DOI:10.1109/ACCESS.2019.2940527]
17. Z. Ye, Y. Fu, M. Gan, J. Deng, A. Comber, and K. Wang, "Building Extraction from Very High Resolution Aerial Imagery Using Joint Attention Deep Neural Network," Remote Sensing, vol. 11, no. 24, p. 2970, 2019. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/2072-4292/11/24/2970. [DOI:10.3390/rs11242970]
18. W. Kang, Y. Xiang, F. Wang, and H. You, "EU-Net: An Efficient Fully Convolutional Network for Building Extraction from Optical Remote Sensing Images," Remote Sensing, vol. 11, no. 23, p. 2813, 2019. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/2072-4292/11/23/2813. [DOI:10.3390/rs11232813]
19. S. Ji, S. Wei, and M. Lu, "Fully Convolutional Networks for Multisource Building Extraction From an Open Aerial and Satellite Imagery Data Set," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 57, no. 1, pp. 574-586, 2019, doi: 10.1109/TGRS.2018.2858817. [DOI:10.1109/TGRS.2018.2858817]
20. L.-C. Chen, G. Papandreou, I. Kokkinos, K. Murphy, and A. L. Yuille, "Deeplab: Semantic image segmentation with deep convolutional nets, atrous convolution, and fully connected crfs," IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 40, no. 4, pp. 834-848, 2017. [DOI:10.1109/TPAMI.2017.2699184]
21. B. Artacho and A. Savakis, "Waterfall Atrous Spatial Pooling Architecture for Efficient Semantic Segmentation," Sensors, vol. 19, no. 24, p. 5361, 2019. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/1424-8220/19/24/5361. [DOI:10.3390/s19245361]
22. Q. Zhu, C. Liao, H. Hu, X. Mei, and H. Li, "MAP-Net: Multiple Attending Path Neural Network for Building Footprint Extraction From Remote Sensed Imagery," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 59, no. 7, pp. 6169-6181, 2021, doi: 10.1109/TGRS.2020.3026051. [DOI:10.1109/TGRS.2020.3026051]
23. J. Cai and Y. Chen, "MHA-Net: Multipath Hybrid Attention Network for Building Footprint Extraction From High-Resolution Remote Sensing Imagery," IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 14, pp. 5807-5817, 2021, doi: 10.1109/JSTARS.2021.3084805. [DOI:10.1109/JSTARS.2021.3084805]
24. J. Ma, L. Wu, X. Tang, F. Liu, X. Zhang, and L. Jiao, "Building Extraction of Aerial Images by a Global and Multi-Scale Encoder-Decoder Network," Remote Sensing, vol. 12, no. 15, p. 2350, 2020. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/2072-4292/12/15/2350. [DOI:10.3390/rs12152350]
25. F. Yu and V. Koltun, "Multi-scale context aggregation by dilated convolutions," arXiv preprint arXiv:1511.07122, 2015.
26. G. E. Hinton and V. Mnih, "Machine learning for aerial image labeling," 2013.
27. O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation," in Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2015, Cham, N. Navab, J. Hornegger, W. M. Wells, and A. F. Frangi, Eds., 2015// 2015: Springer International Publishing, pp. 234-241. [DOI:10.1007/978-3-319-24574-4_28]
28. Z. Zhang, "Improved Adam Optimizer for Deep Neural Networks," in 2018 IEEE/ACM 26th International Symposium on Quality of Service (IWQoS), 4-6 June 2018 2018, pp. 1-2, doi: 10.1109/IWQoS.2018.8624183. [DOI:10.1109/IWQoS.2018.8624183]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Parsaei M, Niazmardi S, Esmaeily A. A novel deep neural network for multi-scale building extraction from remotely-sensed images. JGST 2023; 13 (1) : 2
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1111-fa.html

پارسائی محمد، نیازمردی سعید، اسماعیلی گازکهنی علی. ارائه یک شبکه عصبی عمیق جدید برای استخراج چند مقیاسی ساختمان‌ها از تصاویر سنجش از دوری. علوم و فنون نقشه برداری. 1402; 13 (1) :13-26

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1111-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 1 - ( 6-1402 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology