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摘要 — 这是预接受版本，要阅读最终版本，请访问 IEEE Xplore 上的《IEEE 地球科学和遥感学报》。本文解决了自动检测人造结构尤其是非常高分辨率 (VHR) 合成孔径雷达 (SAR) 图像中的建筑物这一极具挑战性的问题。在这方面，本文有两大贡献：首先，它提出了一种新颖的通用工作流程，该工作流程首先将星载 TomoSAR 点云（通过使用称为 SAR 断层扫描 (TomoSAR) 的先进干涉技术处理 VHR SAR 图像堆栈生成）在辅助信息的帮助下（即使用公开可用的 2D 建筑物足迹或采用光学图像分类方案）分为建筑物和非建筑物，然后将提取的建筑物点反投影到 SAR 成像坐标上，以自动生成大规模基准标记（建筑物/非建筑物）SAR 数据集。其次，这些标记数据集（即建筑物掩码）已用于构建和训练最先进的深度全卷积神经网络，并附加条件随机场（表示为循环神经网络）来检测单个 VHR SAR 图像中的建筑物区域。这种级联结构已成功应用于计算机视觉和遥感领域，用于光学图像分类，但据我们所知，尚未应用于 SAR 图像。结果
使用完全... 在 VHR SAR 图像中检测建筑物
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