Обнаружение строений по данным мультиспектральной космической съемки и цифровой модели поверхности

Abstract

Работа посвящена обнаружению строений на спутниковых снимках земной поверхности с использованием данных о высотах рельефа и объектов местности. Рассматриваются два различных подхода к решению данной задачи. Первый основан на выделении высотных объектов местности по карте высот и уточнении их границ на основе сегментации спектральной информации. Второй подход представляет собой использование сверточной нейронной сети специального вида. Приводятся результаты сравнения качества работы рассмотренных подходов на реальных данных. We consider two approaches to building detection from the satellite imagery using height data of objects and relief obtained from the digital surface model. The first is based on the selection of high-rise objects on a terrain height map and then improves the recognition accuracy using the segmentation of spectral information. The second approach uses a convolutional neural network of a special kind. The results of the quality comparison of the algorithms on real data are presented.