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為提取髙分辨率遙感影像的典型要素（建筑物及道路），基于深度學習，提出一種語義分割與全連接條件隨機場（CRF）相結合的提取方法。以 Deeplabv3+作為語義分割模型，提取較完整圖像分割信息，并將其作為全連接CRF的一元能量函數的輸入，利用平均場近似方法進行推理，實現對分割信息邊界的優化。通過分析 Deeplabv3+模型在噪聲樣本集數據的訓練效果驗證其魯棒性，并基于公開影像及矢量數據源設計大規模遙感訓練樣本集智能采集系統。采集羅德島2000平方公里遙感影像及相對應典型要素標記數據作為樣本進行實驗，結果表明，該方法分割精度MIoU值達到80.32%，結合形態學濾波處理，要素邊界輪廓明顯優于初始分割結果。
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