如何通过算法模型进行建筑物提取及变化检测？

一、建筑物提取算法

1）概念

建筑物提取指在从单时相遥感数据中分割出建筑物的位置、轮廓和结构信息。简单理解就是自动从影像图片或地图中“抠”出建筑物的技术。常见的提取方式有：

阈值分割：通过设定阈值区分建筑物与非建筑物区域，易受光照影响。

特征匹配：通过匹配图像特征点提取建筑物，对特征点依赖性强。

纹理分析：通过分析图像纹理特征识别建筑物，计算复杂度高。

基于知识的方法：利用先验知识进行建筑物提取，但适应性有限。

2）建筑物提取算法优势：

针对建筑物屋顶在光学影像上纹理多变且边缘特征不稳定导致难以被完整提取的问题，以超10万张覆盖全球重点城市的多源高分辨率精细化标注样本作为微调数据，采用自监督视觉大模型的语义分割算法，构建了基于亚米级影像的复杂场景建筑物智能提取技术。

3）如何使用

①通过API接口方式进行调用

②在线体验

二、建筑物变化检测算法

1）概念

变化监测通过比较多时相遥感数据，检测建筑物的新增、拆除或改建。简单说就是让电脑自动对比两张图片，找出哪里新建或拆了房子的技术。常见的分析方式有：

图像差值法：通过计算不同时相图像像素差值检测变化

纹理分析：利用纹理特征变化检测，计算复杂度高。

主成分分析：通过降维提取主要变化信息，但难以识别细微变化。

比值分析：计算不同时相图像比值检测变化，易受大气干扰。

基于知识的方法：利用先验知识识别变化。

特征匹配：通过匹配图像特征点检测变化，对特征点依赖性强。

2）建筑物变化检测算法优势：

针对建筑物屋顶在光学影像中具有纹理多变、边缘特征不稳定、难以被完整提取的特点，采用了20万张覆盖全国各地的多源高分影像作为自监督训练数据，基于深度学习全卷积架构，构建了基于亚米级影像自监督训练的复杂场景建筑物智能提取技术，在建筑物提取的基础上，再利用变化检测算法实现两期高分辨率遥感影像建筑物变化部分检测。

3）如何使用

①通过API接口方式进行调用