分享智能解译算法获取及调用之建筑物提取

【建筑物提取算法】利用语义分割算法对高分辨卫星影像中建筑物进行智能提取，从遥感影像、航拍图像等数据中自动识别并分离建筑物目标的技术可以高效地处理大量数据，为城市规划、灾害管理、环境监测等领域提供重要支持

建筑物提取算法的发展可分为传统机器学习与深度学习两大阶段：

传统机器学习算法↓↓↓

基于特征工程的识别，依赖人工设计特征，通过“特征提取-分类器判断”实现建筑物识别
特征提取：从图像中提取能区分建筑物与背景的关键信息，常见特征包括
①光谱特征利用建筑物（如水泥、玻璃）与植被、水体的光谱反射差异（如遥感影像中建筑物在近红外波段反射率高于植被）；
②几何特征：捕捉建筑物的规则形状（矩形、多边形）、阴影轮廓（如正午时分建筑物投射的清晰阴影）；
③纹理特征：通过灰度共生矩阵等算法，区分建筑物墙面的均匀纹理与地面的复杂纹理（如草地、道路）。
分类器分类：将提取的特征输入分类模型，常见模型有支持向量机（SVM）、随机森林、逻辑回归等，通过训练样本学习“特征 - 类别”映射关系，最终输出建筑物区域。
传统算法对于复杂场景（如密集建筑群、遮挡区域）适应性差，且人工设计特征的效率与精度高度依赖人为经验。

深度学习算法

基于数据驱动的端到端提取，通过神经网络自动学习图像深层特征，实现“输入图像-输出建筑物掩码”的端到端提取，是当前主流技术
卷积神经网络（CNN）类：如U-Net及其改进模型（如U-Net++、Attention U-Net），通过“编码器 - 解码器”结构实现像素级分割；
Transformer类：针对 CNN 在长距离特征关联上的不足，Transformer 通过自注意力机制捕捉图像中建筑物与背景的全局关联（如大面积建筑群的整体分布），在高分辨率遥感影像提取中表现更好。

建筑物提取算法API调用示例

请求示例（星图云底图）

请求示例（自有数据上传）

返回示例