密集城区高分辨率遥感影像建筑物提取

论文摘要

建筑物在地理国情监测中是一个重要目标,快速、准确地提取城市建筑物可以带来巨大的经济价值。本文在前人针对城市区域的建筑物提取研究基础上,对现有提取方法存在的问题,提出了一种针对密集城区的面向对象自动化建筑物提取流程。首先利用高分辨率遥感影像得到阴影和建筑物初提取结果;然后利用阴影和建筑物的空间位置关系,建立筛选条件,对疑似建筑物区域过滤;最后通过图割算法来精确建筑物轮廓。通过使用武汉地区的两幅QuickBird影像进行算法验证试验,可得到准确的检测结果。本算法可应用于密集城区的建筑物检测,能够有效减少人工判图的工作量。

论文目录

• 1 建筑物提取的技术框架
•   1.1 阴影提取
•     1.1.1 RS特征影像计算
•     1.1.2 图像联合分割
•     1.1.3 面向对象聚类
•   1.2 建筑物对象初提取
•   1.3 疑似对象筛选
•     1.3.1 光照方向计算
•     1.3.2 距离角度筛选
•   1.4 后处理
• 2 试验与分析
•   2.1 试验结果对比
•   2.2 试验结果分析
• 3 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 方鑫,陈善雄

关键词: 高分辨率遥感影像,面向对象,建筑物提取

来源: 测绘通报 2019年04期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 武汉大学遥感信息工程学院

分类号: P237

DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0117

页码: 79-83

总页数: 5

文件大小: 2492K

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