基于 Wnet-cGANs 融合遥感影像的 DSM 建筑物形状精化
计算机视觉与模式识别
2019-03-11 v1
摘要
我们描述了一种数字表面模型（DSM）精化算法的工作流程，该算法采用混合条件生成对抗网络（cGAN），其生成部分由两条并行网络在最后阶段合并构成 WNet 架构。所谓 WNet-cGAN 的输入为立体 DSM 与全色（PAN）半米分辨率卫星影像。将二者融合有助于从光谱影像传播精细细节信息，并补全立体 DSM 中关于建筑物形状的缺失三维知识。此外，它精化了建筑物轮廓与边缘，使其更趋矩形化与锐利。
引用
@article{arxiv.1903.03519,
title = {DSM Building Shape Refinement from Combined Remote Sensing Images based on Wnet-cGANs},
author = {Ksenia Bittner and Marco Körner and Peter Reinartz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.03519},
year = {2019}
}