建筑高度信息对于理解城市发展进程至关重要。高分辨率的光学卫星影像可以提供城市区域内精细的空间细节,然而它们尚未被应用于多个城市的建筑高度估算。同时,在精细尺度(<5米)上估计建筑高度的可行性仍未得到充分研究。利用建筑物对不同视角的不一致响应(如光谱和结构变化),多视角卫星影像能够提供建筑物的垂直信息,但它们尚未被用于基于深度学习的建筑物高度估计。于是,我们引入了高分辨率的ZY-3多视角影像来估计2.5米空间尺度上的建筑高度。我们提出了一个多光谱、多视角和多任务的深度学习网络(称为M3Net)来预测建筑高度,该网络在多任务学习框架下融合了ZY-3多光谱和多视角影像。我们也比较了基于多源特征的随机森林(RF)方法。我们选择了42个具有不同建筑类型的中国城市进行实验。结果表明,M3Net取得了比RF低的均方根误差(RMSE),并且ZY-3多视角影像的加入可以显著降低建筑高度预测的不确定性。与现有的两个先进的研究相比,我们进一步证实了本研究方法的优越性,特别是M3Net能够缓解高层建筑高度估计的饱和效应。与普通的单任务/多任务模型相比,M3Net也取得了较低的RMSE。此外,空间-时间迁移性实验表明,M3Net对成像条件和建筑风格具有一定的鲁棒性。我们在一个相对较大的区域(覆盖约14,120平方公里)测试了M3Net,从效率和精度两方面验证了该方法具有较好的扩展性。源代码即将发布在网址https://github.com/lauraset/BuildingHeightModel。
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图1 M3Net的网络结构。(a) 多视角分支;(b) 多光谱分支。
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图2 建筑高度预测结果示例。
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图3 深圳市的建筑高度预测结果。
论文相关链接:Cao, Y., Huang, X., 2021. A deep learning method for building height estimation using high-resolution multi-view imagery over urban areas: A case study of 42 Chinese cities. Remote Sens. Environ. 264, 112590. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112590