科技导报

作者：李振, 张振鑫, 王涛, 彭雪丽, 岳贵杰, 张德宇, 刘先林*, 李建华

单位：1.首都师范大学资源环境与旅游学院,北京100048；2.北京四维远见信息技术有限公司,北京100070；3.中国科学院空天信息创新研究院,北京100094；4.北京工业职业技术学院,北京100144；5.华北水利水电大学,郑州450045；6.中关村科学城城市大脑股份有限公司,北京100081；

关键词：遥感影像,深度学习,边缘增强,全局自注意力,建筑物提取

基金：国家重点研发计划项目(2022YFB3903602)

随着航空航天遥感技术的发展，高分辨率对地观测系统逐渐形成，人们可以方便快速地获取大面积高分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的对地观测数据[1]。遥感影像的建筑物自动提取作为遥感智能解译领域的一个重要研究课题[2]，如何快速、准确、稳定地从影像中提取建筑物，并基于此信息进行相关分析，是城市精细化管理[3]、高精度制图[4]、土地资源调查[5]等应用的基础。然而，遥感影像在采集中易受光照、阴影等因素的影响，且地球表面建筑物实体的尺度不一、周围环境多变，容易出现同谱异物、同物异谱的现象。这些情况造成了地物区分难、边缘模糊等问题，对遥感影像的精确建筑物提取提出了一系列的要求和挑战。

来源：2025年第13期

《科技导报》期刊编辑部

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