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作者：李雪梅;江岳勇;熊楚翘;刘雨婷;罗干;
单位：湖北省航测遥感院;武汉天际航信息科技股份有限公司;
摘要：当前建筑物提取研究主要以提取建筑物外轮廓为主，为实现建筑物屋顶内部结构的精细分割，文章提出了一种耦合RSBuilding网络和SAM模型的多源数据融合的建筑物屋顶轮廓精细分割方法。首先，基于样本集对RSBuilding网络进行微调，接着基于DOM数据，利用该网络，提取建筑物轮廓；然后，将得到的建筑物外轮廓与DSM影像融合、裁剪切片集，将融合切片后的单个建筑切片集输入SAM模型，实现建筑物屋顶内部结构的精细分割。选取4组不同建筑物特征的数据进行精细分割实验，并将结果与SAT2LOD2方法进行对比。实验结果表明，该方法分割精度明显高于SAT2LOD2方法，在屋顶内部结构相对规整的数据上，该算法的精细分割精度达87%以上，在屋顶内部结构复杂的数据上，分割精度达78%以上。该研究对建筑物轮廓精细识别、模型快速生产与快速更新等应用具有技术参考意义。
关键词：建筑物;;精细分割;;RSBuilding;;SAM;;影像融合
基金资助：湖北省自然资源厅科研计划(ZRZY2024KJ06)
