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基于样本形态变换的高分遥感影像建筑物提取
被引量：
7
1
作者
冉树浩
胡玉龙
+3 位作者
杨元维
高贤君
李熙
陈明珠
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期996-1006,共11页
针对高分辨率遥感影像中建筑物屋顶光谱信息多变引起建筑物提取精度降低的问题,提出基于样本形态变换的建筑物提取方法.利用偏移阴影分析法自动提取初始建筑物样本,根据建筑物屋顶形态特征,合理利用样本旋转、偏移、缩放变换方法,构建...
针对高分辨率遥感影像中建筑物屋顶光谱信息多变引起建筑物提取精度降低的问题,提出基于样本形态变换的建筑物提取方法.利用偏移阴影分析法自动提取初始建筑物样本,根据建筑物屋顶形态特征,合理利用样本旋转、偏移、缩放变换方法,构建自适应样本精细提取变换组合,以更完整、全面地提取建筑物样本;结合支持向量机(SVM)分类器进行影像分类,得到建筑物初始提取结果;提出基于形态特征的格网占比法对初始提取结果进行确认,剔除不规则非建筑物,实现对建筑物的准确提取.对高分辨率遥感影像进行对比实验分析,以验证方法的有效性.结果表明,与面向对象分类、反向传播(BP)神经网络、基于偏移阴影分析3种参照方法对比,所提方法的建筑物提取精度均优于参照算法.
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关键词
高分辨率遥感影像
建筑物样本提取
偏移阴影分析
样本形态变换
格网占比法
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职称材料
城郊高分影像中利用阴影的建筑物自动提取
被引量：
15
2
作者
高贤君
郑学冬
+2 位作者
沈大江
杨元维
张佳华
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期1350-1357,共8页
提出了一种充分利用阴影实现自动分类与后处理相结合的建筑物自动提取方法:首先根据阴影和植被自动检测结果并选定裸地样本确定预分类CMap图,并设计了基于偏移阴影分析的建筑物样本自动提取方法,结合支持向量机(support vector machines...
提出了一种充分利用阴影实现自动分类与后处理相结合的建筑物自动提取方法:首先根据阴影和植被自动检测结果并选定裸地样本确定预分类CMap图,并设计了基于偏移阴影分析的建筑物样本自动提取方法,结合支持向量机(support vector machines,SVM)分类模型将影像分为阴影、植被、建筑物、裸地4大类以提取建筑物初始结果;通过形态学处理提升区域完整性,区域增长补充漏检区域,利用设计的相交边界阴影比率筛除无阴影的非建筑物等措施,进行后处理优化获取最终结果。实验表明,充分利用阴影信息,不仅能准确、全面地获取各类样本,保证分类精度,与后处理优化策略紧密结合,大幅度提高了正确率和完整度;并且自动化程度得到有效提高,更适用于城郊区域建筑物的提取。
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关键词
高分辨率遥感影像
建筑物提取
偏移阴影分析
SVM分类
利用阴影的建筑物验证
原文传递
题名
基于样本形态变换的高分遥感影像建筑物提取
被引量：
7
1
作者
冉树浩
胡玉龙
杨元维
高贤君
李熙
陈明珠
机构
长江大学地球科学学院
中国交通通信信息中心
武汉大学
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期996-1006,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(91646207)
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金资助项目(18R04)
+1 种基金
地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金资助项目(2017NGCM07)
湖北省教育厅科学研究计划资助项目(Q20181317).
文摘
针对高分辨率遥感影像中建筑物屋顶光谱信息多变引起建筑物提取精度降低的问题,提出基于样本形态变换的建筑物提取方法.利用偏移阴影分析法自动提取初始建筑物样本,根据建筑物屋顶形态特征,合理利用样本旋转、偏移、缩放变换方法,构建自适应样本精细提取变换组合,以更完整、全面地提取建筑物样本;结合支持向量机(SVM)分类器进行影像分类,得到建筑物初始提取结果;提出基于形态特征的格网占比法对初始提取结果进行确认,剔除不规则非建筑物,实现对建筑物的准确提取.对高分辨率遥感影像进行对比实验分析,以验证方法的有效性.结果表明,与面向对象分类、反向传播(BP)神经网络、基于偏移阴影分析3种参照方法对比,所提方法的建筑物提取精度均优于参照算法.
关键词
高分辨率遥感影像
建筑物样本提取
偏移阴影分析
样本形态变换
格网占比法
Keywords
high-resolution
remote
sensing
image
building
sample
extraction
shifted
shadow
analysis
morphological
transformation
of
sample
grid
proportion
method
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
城郊高分影像中利用阴影的建筑物自动提取
被引量：
15
2
作者
高贤君
郑学冬
沈大江
杨元维
张佳华
机构
长江大学地球科学学院
长江水利委员会长江科学院
武汉市房产信息中心
出处
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期1350-1357,共8页
基金
国家自然科学基金(41371343
31571565)~~
文摘
提出了一种充分利用阴影实现自动分类与后处理相结合的建筑物自动提取方法:首先根据阴影和植被自动检测结果并选定裸地样本确定预分类CMap图,并设计了基于偏移阴影分析的建筑物样本自动提取方法,结合支持向量机(support vector machines,SVM)分类模型将影像分为阴影、植被、建筑物、裸地4大类以提取建筑物初始结果;通过形态学处理提升区域完整性,区域增长补充漏检区域,利用设计的相交边界阴影比率筛除无阴影的非建筑物等措施,进行后处理优化获取最终结果。实验表明,充分利用阴影信息,不仅能准确、全面地获取各类样本,保证分类精度,与后处理优化策略紧密结合,大幅度提高了正确率和完整度;并且自动化程度得到有效提高,更适用于城郊区域建筑物的提取。
关键词
高分辨率遥感影像
建筑物提取
偏移阴影分析
SVM分类
利用阴影的建筑物验证
Keywords
high
resolution
images
building
extraction
shifted
shadow
region
analysis
SVM
classification
building
verification
by
using
shadow
evidence
分类号
P237.3 [天文地球—摄影测量与遥感]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于样本形态变换的高分遥感影像建筑物提取
冉树浩
胡玉龙
杨元维
高贤君
李熙
陈明珠
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
下载PDF
职称材料
2
城郊高分影像中利用阴影的建筑物自动提取
高贤君
郑学冬
沈大江
杨元维
张佳华
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2017
15
原文传递
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
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