本文選題：高分辨率遙感影像 + 建筑物提取　； 參考：《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)》2017年10期

【摘要】：提出了一種充分利用陰影實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分類與后處理相結(jié)合的建筑物自動(dòng)提取方法:首先根據(jù)陰影和植被自動(dòng)檢測(cè)結(jié)果并選定裸地樣本確定預(yù)分類CMap圖,并設(shè)計(jì)了基于偏移陰影分析的建筑物樣本自動(dòng)提取方法,結(jié)合支持向量機(jī)(support vector machines,SVM)分類模型將影像分為陰影、植被、建筑物、裸地4大類以提取建筑物初始結(jié)果;通過形態(tài)學(xué)處理提升區(qū)域完整性,區(qū)域增長補(bǔ)充漏檢區(qū)域,利用設(shè)計(jì)的相交邊界陰影比率篩除無陰影的非建筑物等措施,進(jìn)行后處理優(yōu)化獲取最終結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明,充分利用陰影信息,不僅能準(zhǔn)確、全面地獲取各類樣本,保證分類精度,與后處理優(yōu)化策略緊密結(jié)合,大幅度提高了正確率和完整度;并且自動(dòng)化程度得到有效提高,更適用于城郊區(qū)域建筑物的提取。
[Abstract]:In this paper, a building automatic extraction method which combines automatic classification and post-processing with shadow is proposed. Firstly, according to the results of shadow and vegetation automatic detection, the pre-classified CMap map is determined by selecting bare land samples. An automatic extraction method of building samples based on offset shadow analysis is designed, and the image is classified into four categories: shadow, vegetation, building and bare land in order to extract the initial results of the building with support vector machine (SVM) classification model. Through morphological processing to improve the integrity of the region, regional growth to supplement the missing areas, the design of the intersection boundary shadow ratio to screen out the shadow of the non-building, post-processing optimization to obtain the final results. Experiments show that the full use of shadow information can not only accurately and comprehensively obtain all kinds of samples, ensure the classification accuracy, and closely combine with the post-processing optimization strategy, and greatly improve the accuracy and integrity; And the degree of automation has been effectively improved, more suitable for the extraction of suburban buildings.
【作者單位】： 長江大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院;長江水利委員會(huì)長江科學(xué)院;武漢市房產(chǎn)信息中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41371343,31571565)~~
【分類號(hào)】：P237

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2062753