一种基于互信息约束的多任务学习建筑物提取方法及系统

本发明属于城市遥感监测技术领域，具体涉及一种基于互信息约束的多任务学习建筑物提取方法及系统。本发明针对现有建筑物提取方法往往会导致划分不完整和模糊，从而阻碍建筑物足迹提取的自动化的问题，设计了用于从遥感图像中精确提取建筑足迹的互信息约束多任务学习网络，互信息约束多任务学习网络引入了一种并行的上下文感知结构，以捕捉全局和细节建筑特征。此外，它还集成了傅立叶互信息平衡模块，以促进多尺度上下文信息的交互和融合。利用多任务学习策略，互信息约束多任务学习网络可同时提取建筑掩膜和轮廓，并采用互信息损失函数来加强这两项任务之间的信息交换。这种方法不仅能约束建筑形状，还能提高模型细化建筑边界的能力。