本发明公开了一种基于全卷积神经网络的无人机影像建筑物屋顶提取方法，该方法包括第一部分为建立航空影像建筑物屋顶样本库，第二部分是设计全卷积神经网络对建筑物屋顶样本进行特征学习，并用训练得到的网络进行建筑物屋顶检测，通过第三部分，通过对提取结果后处理，得到更加精确的建筑物屋顶结果，不同于传统提取方法，在数据获取方面，本方法充分利用丰富的无人机影像资源；在算法设计方法，本方法设计了特有的基于跳层连接的全卷积神经网络，在充分提取建筑物屋顶特征的同时，防止了梯度弥散与梯度爆炸，在后处理方面，本方法利用条件随机场与D‑S证据理论进行建筑物屋顶提取结果后处理，通过后处理提高了无人机影像建筑物屋顶的提取精度。
