霧や低照度環境下のリモートセンシング画像における建物抽出の構築：ベンチマークとベースライン

arXiv cs.CV / 2026/4/17

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要点

本研究は、現実の霧や低照度条件下で光学リモートセンシング画像からの建物抽出が性能低下する課題を扱い、既存のベンチマークや手法が主に晴天の理想条件に偏っている点を指摘しています。
霧・低照度に特化した最初の光学ベンチマークとして HaLoBuilding を提案し、同一シーンのマルチ時系列ペアリングにより、厳しい劣化下でもピクセルレベルのラベル整合性を実現します。
HaLoBuild-Net はエンドツーエンドの枠組みで、Spatial-Frequency Focus Module（SFFM）、Global Multi-scale Guidance Module（GMGM）、Mutual-Guided Fusion Module（MGFM）を用いて気象由来の干渉を抑え、境界の明瞭さを高めます。
実験の結果、HaLoBuilding データセット上で HaLoBuild-Net が最先端手法および復元→セグメンテーションの従来ベースラインを大きく上回り、さらに WHU、INRIA、LoveDA でも堅牢な汎化を維持することが示されています。
データセットとソースコードは公開されており、過酷条件におけるリモートセンシング・セグメンテーションのさらなる研究が進められます。