AAAIDec, 2018

Multi$^{3}$Net：多尺度、多传感器和多时相卫星图像融合分割洪水淹没建筑物

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TL;DR本研究提出了一个基于卷积神经网络可快速分割洪水淹没建筑的新方法，并结合多分辨率、多传感器、多时相卫星图像，本方法迅速生成卫星图像洪水地图，有助于应对洪水事件的早期响应；同时，通过结合多时相信息，本方法也能用于快速而精确的灾后伤害评估，并可帮助政府更好地协调中长期的财政援助计划。我们还将我们基于编码器 - 解码器结构的多流视频数据融合方法与其他现有研究进行了比较，并证明了它的性能更佳。此外，我们还发布了一个全面预处理和标记的多分辨率和多时相卫星图像灾害数据集以及我们的源代码。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度神经网络的建筑轮廓分割多任务学习

    本文研究了高分辨率遥感卫星图像中像素级预测方法的挑战，提出了一种新的级联多任务损失来保留语义分割边界。结果表明，不需要额外的后处理步骤，我们的方法在 Inria 航空图像标注数据集上优于现有技术 8.3％。

    Sep, 2017

  • RescueNet：卫星图像中建筑物分割和损伤评估的联合方法

    RescueNet 是一个集成模型，采用了局部相关的二进制交叉熵损失函数来同时分割建筑和评估破坏水平，该模型可以进行端到端的训练，并获得比现有方法更好的性能，它可以在各种地理区域和灾难类型下实现通用。

    Apr, 2020

  • DeepDamageNet: 使用卫星图像的多灾害建筑损坏分割和分类的两步深度学习模型

    通过深度学习模型，在 xView2 挑战中取得了 0.66 的 F1 分数，超过 0.28 的挑战基准分数，发现不同损伤等级和不同灾害类型之间的视觉相似性和损害分布差异导致建筑物损伤分类是一项困难任务，可能需要具备关于灾害损害的概率先验估计，以获得准确的预测。

    May, 2024

  • Beyond RGB: 基于多模态深度网络的高分辨率城市遥感技术

    本文研究使用深度完全卷积网络来处理多模态多尺度遥感数据的语义标注，并采用有效的多尺度方法来提高语义标注的精度和深入研究数据的早期和后期融合方法，并在两个公共数据集上验证了我们的方法，表现出令人满意的结果。

    Nov, 2017

  • 推断过去：一个结合 CNN-LSTM 深度学习框架的卫星数据融合历史淹没区域制图方法

    本文介绍一种结合卫星图像数据和深度学习模型的方法，来预测氾水面积。该方法在孟加拉国的历史氾水数据中进行测试，结果表明该方法比传统算法（如 CNN 和阈值算法）效果更好。

    May, 2023

  • FloodNet：一个用于洪水后场景理解的高分辨率航拍图像数据集

    本文提出了一种高分辨率无人机图像数据集 FloodNet，用于帮助解决自然灾害后的损害评估问题，数据集提出了 “洪水下的损害” 这个问题，并对其进行了像素级的语义分割标注，提出一些深度学习算法用于解决这些挑战，并比较了该数据集上多个图像任务算法的性能表现。

    Dec, 2020

  • 分割任意建筑物

    利用不同数据集和先进的表示学习模型在遥感图像中对建筑物进行识别和分割的研究表明，通过融合各种数据集，我们扩大了学习资源的范围，在多个数据集上取得了可观的性能。我们的创新联合训练过程在城市规划、灾害管理和环境监测等关键领域展示了我们方法的价值，结合数据集融合技术和预训练模型的方法为建筑物分割任务树立了新的先例。此研究的结果为未来的探索奠定了基础，并显示了在建筑物分割领域中创新应用的潜在前景。

    Oct, 2023

  • 多时间段城市发展 SpaceNet 数据集

    本研究基于多元时间城市发展卫星数据集 (MUDS)，利用计算机视觉技术和时间序列分析方法来跟踪建筑物，评估城市化和人造或自然灾害的进程。

    Feb, 2021

  • 多模态和多尺度深度网络在地球观测数据的语义分割中的应用

    本文研究了使用深度完全卷积神经网络（DFCNN）对地观测图像进行像素级场景标记。作者使用了变种的 SegNet 架构对城市区域的遥感数据进行训练，并研究了不同的准确语义分割方法。作者提出以下贡献：1）作者有效地将 DFCNN 从常规日常图像转移到遥感图像领域；2）作者引入了一个多核卷积层以便于对多个尺度上的预测进行快速聚合；3）作者使用残差校正对异构传感器（光学和激光）的数据进行融合。所提出的方法在 ISPRS Vaihingen 2D 语义标记数据集上改进了现有技术的准确率。

    Sep, 2016

  • 使用卷积神经网络在卫星图像中进行建筑物损伤检测

    利用机器学习技术自动检测卫星图像中的建筑物损伤，提高灾后救援响应效率。

    Oct, 2019