卷积神经网络的轻量化建筑物三维模型提取方法及系统

本发明涉及卷积神经网络的轻量化建筑物三维模型提取方法及系统，利用数字正射影像图（Digital Orthophoto map，DOM）和数字表面模型（Digital Surface Model，DSM）两种遥感影像数据和对应的建筑物轮廓、建筑物真实高度值构建样本库，对用于轻量化建筑物三维模型提取的卷积神经网络进行训练，学习建筑物的二维和三维特征。利用训练好的网络模型对新的DOM和DSM数据进行预测，能够直接提取出棱柱形的轻量化建筑物三维模型。本发明具有如下优点：不依赖于人工经验设计规则进行建筑物轮廓提取和高度估计，自动化程度高；卷积神经网络高效的推理速度可以保证快速地构建出大范围区域的轻量化建筑物三维模型，提取效率高。