高分辨率遙感影像的建筑物提取研究.pdf

1、在地理空間數(shù)據(jù)庫中建筑物是核心地形要素之一，同時也是城市環(huán)境中不可缺少的重要組成部分以及人類活動的重要聚居地。而隨著社會的發(fā)展，建筑用地不斷的發(fā)生變化，加快空間數(shù)據(jù)庫的更新也變得非常重要。遙感技術的發(fā)展，使得人類精確識別和提取地物信息，自動更新GIS數(shù)據(jù)庫成為可能。因此，本文著重圍繞如何從高分辨率遙感影像上提取建筑物輪廓展開研究，研究的主要內容如下:
　　(1)利用影像中波段數(shù)值運算的原理與綠波段中植被的反射率比較大的特性，采用綠

2、波段與紅波段的差值運算方法，消減其他地物的亮度值，增加植被亮度值，經(jīng)過形態(tài)學修復之后，采用簡單灰度閾值分割的算法提取出植被，再進行掩膜處理，消除植被對后續(xù)建筑物提取的干擾;最后，采用相同分辨率的不同區(qū)域的遙感影像數(shù)據(jù)驗證該植被提取方法的通用性。
　　(2)詳細分析多尺度分割算法原理和分割尺度的確定方法。采用多尺度分割算法和K鄰近的分類方法將去除植被的影像進行分割和分類識別，得出建筑物輪廓;最后設計了三個個對比試驗:1）僅僅利用灰度

3、特征提取建筑物輪廓的結果與本研究采用方法的結果相比較，分析提取精度。2）本研究提取方法的結果與傳統(tǒng)的基于像元的分類提取結果進行對比，結果表明:利用面向對象的思想對本研究中的高分辨率遙感影像進行分類的方法具有明顯的優(yōu)越性，提取精度明顯提高。3）在相同分割條件下，對比分析采用知識規(guī)則分類提取結果與采用本研究方法提取結果，分析提取精度。
　　(3)文章提出了一種基于數(shù)字化的方法對于建筑物提取的結果中漏分、錯分的現(xiàn)象進行后處理，即使用3種