基于高分影像和激光点云数据的损毁建筑物提取方法研究

摘要

针对复杂环境下震害信息的快速提取问题,本文提出了一种基于高分影像和激光点云数据的半自动损毁建筑物提取方法.该方法通过目视判别定义了损毁建筑物类型与成像特征,然后采取阈值法与SVM相结合的半自动面向对象分类方法将损毁建筑物提取出来.即通过引入nDSM数据参与分割、分类,在影像多尺度分割的基础上,结合纹理特征、光谱特征以及几何特征,通过阈值法与SVM相结合的方法提取损毁建筑.为验证方法有效性,选取2010年海地震后部分地区的高分辨率影像和机载激光雷达数据作为研究数据,通过与全场景的自动SVM分类结果相比,本文方法获得了更优的分类精度.此外,本文构建了新的波段剔除植被,在不同场景下获得了较好的剔除效果.