---
title: "Advanced building detection in VHR satellite imagery: a comprehensive study using different mask R-CNN approaches"
---

[Home](https://www.exprivia.it/) » Advanced building detection in VHR satellite imagery: a comprehensive study using different mask R-CNN approaches

# Advanced building detection in VHR satellite imagery: a comprehensive study using different mask R-CNN approaches

[ Richiedi il nostro paper ](https://content.exprivia.it/it-tile-advanced-building-detection-in-vhr-satellite-imagery-bra-comprehensive-study-using-different-mask-r-cnn-approaches/#go-to-form)

### Rilevamento avanzato di edifici in immagini satellitari VHR: uno studio completo che utilizza approcci Mask R-CNN differenti.

**Richiedi il nostro paper** [**Advanced building detection in VHR satellite imagery: a comprehensive study using different mask R-CNN approaches**](https://spie.org/spie-sensors-imaging/presentation/Advanced-building-detection-in-VHR-satellite-imagery--a-comprehensive/13196-11) presentato ad Edimburgo al simposio[ **Artificial Intelligence and Image and Signal Processing for Remote Sensing XXX**](https://spie.org/esi24r/conferencedetails/ai-image-signal-processing-remote-sensing) in cui si risponde alla necessità dell'identificazione accurata delle footprints degli edifici da immagini satellitari ad alta risoluzione per la pianificazione urbana e la risposta alle catastrofi.

Luca Galli, Martina Infante, Edoardo Unali, Alberto Gallottini, “Advanced building detection in VHR satellite imagery: a comprehensive study using different mask R-CNN approaches”, Proc. SPIE 13196, Artificial Intelligence and Image and Signal Processing for Remote Sensing, 1319611 (2024).

[ Richiedi informazioni ](https://www.exprivia.it/it/contatti/?hsLang=it)

### Advanced building detection in VHR satellite imagery: a comprehensive study using different mask R-CNN approaches

Dal 16 al 19 settembre 2024 si è svolto a Edimburgo il simposio [**Artificial Intelligence and Image and Signal Processing for Remote Sensing XXX.**](https://spie.org/ERS)

Ogni anno questa importante comunità si riunisce per condividere e discutere le ricerche in corso, ascoltare le ultime scoperte, stabilire contatti con i colleghi e per approfondire tematiche sulle diverse aree di ricerca nell'ambito di **Sicurezza, Difesa e Telerilevamento**.

Gli argomenti includono la ricerca relativa al **monitoraggio satellitare dell'atmosfera e all'imaging degli ecosistemi terrestri**, nonché la **ricerca nell'ambito dei sensori e delle tecnologie fotoniche per la sicurezza e la difesa**.

Quest'anno in agenda anche il Paper [**Advanced building detection in VHR satellite imagery: a comprehensive study using different mask R-CNN approach****es**](https://spie.org/spie-sensors-imaging/presentation/Advanced-building-detection-in-VHR-satellite-imagery--a-comprehensive/13196-11) che è riuscito a passare la durissima selezione grazie al lavoro accurato e innovativo dei suoi autori:**Luca Galli, Martina Infante, Edoardo Unali, Alberto Gallottini di Exprivia SpA.**

L’identificazione accurata delle footprints degli edifici da immagini satellitari ad alta risoluzione è fondamentale per la pianificazione urbana e la risposta alle catastrofi.

Questo articolo analizza le **metodologie di rilevamento degli edifici** utilizzando il framework Mask R-CNN e le sue varianti, con l'obiettivo di affrontare sfide come la classificazione accurata dei pixel di confine e la riduzione dei falsi positivi.

Per l'analisi vengono utilizzati due set di dati WorldView-3, incluso il set di dati di rilevamento degli edifici SpaceNet e un set di dati su Prato, in Italia. Per valutare le prestazioni del modello vengono impiegate tecniche augmented, come le funzionalità di rilevamento dei bordi NDVI e Sobel, e metriche di valutazione come il punteggio F1 e la precisione media.

I risultati rivelano la superiorità del Point Rend Mask R-CNN nel rilevare edifici più piccoli in ambienti urbani densamente popolati, mentre il RGB Cascade B Mask R-CNN si comporta bene sul set di dati di Prato. In particolare, i modelli Point Rend e Cascade dimostrano miglioramenti sostanziali rispetto ad altri metodi per il rilevamento degli edifici. Questa indagine fornisce approfondimenti sull'efficacia del framework Mask R-CNN e delle sue varianti per far avanzare la delineazione dell'impronta dell'edificio in varie applicazioni.

### Informazioni Personali

**