不同星源、不同分辨率的遥感影像在空间尺度、光谱特征与成像几何上差异显著，对解译模型的跨数据源泛化能力提出了严苛要求。IMAGE AI建筑物版本针对2米级与亚米级影像分别进行了模型架构适配与训练策略优化，确保在各分辨率层级上均能稳定输出高精度提取结果。

在亚米级影像的处理中，系统凭借高分辨率特征提取网络，对建筑物轮廓细节的刻画精度显著提升，边缘完整度与几何定位精度满足高精度测绘更新要求；在2米级影像的处理中，系统通过多尺度特征融合与注意力机制增强，在中低分辨率条件下仍能保持稳健的建筑物识别响应。综合实测统计，复杂地区（城中村、老城区、山地城镇等）建筑物提取覆盖率稳定达到85%以上，一般地区（规划建成区、开发区、郊区城镇等）提取覆盖率达到90%以上。上述指标经多个不同地域、不同星源实测项目的交叉验证，具备良好的跨数据源泛化性与可复现性。

基于0.3米分辨率影像的建筑物提取

基于高分7影像的建筑物提取