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面向对象的高分辨率遥感影像城区建筑物分级提取方法

         

摘要

提出一种高空间分辨率遥感影像城区建筑物自动提取方法.该方法将面向对象的思想融入到基于邻域总变分的建筑物分割方法中,并通过分析分割后不同类型建筑物提取的难易程度,提出一种多特征融合的建筑物对象分级提取策略:首先通过形状分析检测一部分分割完整的矩形建筑物目标,然后采用新提出的多方向形态学道路滤波算法将建筑物与邻近光谱相似的道路目标分离,确保每一个候选建筑物目标都是独立的对象,最后利用初提取的建筑物对象和已剔除的非建筑物对象作为样本建立概率模型,根据贝叶斯准则进行建筑物后提取.实验表明:该方法可以检测同一幅影像中具有不同形状结构和光谱特性的建筑物目标,准确率高、鲁棒性好.

著录项

  • 来源
    《测绘学报》 |2010年第1期|39-45|共7页
  • 作者单位

    华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,湖北,武汉,430074;

    华中科技大学多谱信息处理技术国家重点实验室,湖北,武汉,430074;

    华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,湖北,武汉,430074;

    华中科技大学多谱信息处理技术国家重点实验室,湖北,武汉,430074;

    华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,湖北,武汉,430074;

    华中科技大学多谱信息处理技术国家重点实验室,湖北,武汉,430074;

    华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,湖北,武汉,430074;

    华中科技大学多谱信息处理技术国家重点实验室,湖北,武汉,430074;

    华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,湖北,武汉,430074;

    华中科技大学多谱信息处理技术国家重点实验室,湖北,武汉,430074;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 测绘遥感技术;
  • 关键词

    高分辨率遥感影像; 建筑物提取; 面向对象; 形态学; 贝叶斯准则;

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