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《地理空间信息》2016,(1)
针对研究区建筑物大小不一、排列复杂多样、颜色和材质差异较大的实际情况,提出了一种基于面向对象的城区高分辨率影像建筑物信息精细提取方法。该方法考虑了不同颜色建筑物之间以及建筑物与其他地物的特征差异,将建筑物细分为4种子类型,在对高分辨率影像进行分割的基础上,充分挖掘目标对象的光谱、几何、纹理信息等特征,利用随机森林算法对建筑物进行提取并对特征的重要性进行评估。结果发现,精细提取场景下的波段3比值、PCA3均值、PCA4均值、NDVI等特征的重要性较建筑物作为一个类别提取的常规方法出现了较为显著的上升,表明精细提取场景下的影像特征得到了更为充分的应用。使用该方法提取建筑物面积的用户精度和生产者精度较常规方法提高了12.16%和4.09%,为复杂情况下的高分辨率影像建筑物信息提取提供了新的途径。 相似文献
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在总结各种传统基于像素统计特征建筑物提取方法优缺点的基础上,本文结合高分辨率遥感影像的特点,通过对高分辨率遥感影像房屋的光谱特征和几何特征的分析,提出了一种基于高分辨率遥感影像的建筑物提取方法;并采用ERDAS,PCI等遥感软件,结合VC编程工具对该方法的可行性和有效性进行了实验分析与验证。 相似文献
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高分辨率遥感影像在不同的尺度下表现出不同的特征,根据这一特性,提出了一种基于多层次特征的航空影像规则建筑物提取方法。该方法先利用大尺度特征——方向梯度直方图(histograms of oriented gradient,HOG)特征对建筑物进行识别,然后提出了一种小尺度特征——纹理和光谱融合特征,该特征能够有效地将HOG特征识别结果中的道路、草地等非建筑物剔除,最终获取建筑物边缘信息。实验结果表明,该方法不仅对矩形建筑物有较好的提取效果,对结构复杂的规则建筑物也有较好的提取效果。 相似文献
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针对三维建筑物屋顶和立面目标的自动提取难题提出了一种利用倾斜影像生成的像素高度图来识别和提取三维建筑物目标的方法根据高度图的梯度特征提取垂直立面目标根据高度图的最大熵阈值特征提取屋顶目标 采用多角度面阵数字航空相机获取的倾斜影像数据进行实验验证了本文方法的正确性与有效性 相似文献
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多尺度全卷积神经网络建筑物提取 总被引:1,自引:1,他引:0
针对VGG16网络在高空间分辨率遥感影像中进行大型建筑物提取时存在空洞的现象,提出一种基于多尺度影像的建筑物提取方法。将原始影像进行不同尺度的下采样,提取不同尺度下的建筑物特征,并将这些多尺度特征相加合并,同时为了减少网络参数数量,用全卷积上采样过程代替原始VGG16网络中的全连接层进行建筑物提取。以0.5 m分辨率的上海市嘉定区影像和1 m分辨率的Massachusetts地区影像进行试验,精度分别达97.09%和96.66%,表明本文方法的有效性。 相似文献
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特征分量的城市建筑物面向对象提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《测绘科学》2020,(1):84-91
针对城市建筑物提取精度易受裸土、道路等干扰的问题,该文以陇西某区ADS100影像为例,构建出一种基于特征分量的城市建筑物面向对象提取模型。首先,建立亮度特征分量、(NIR-B)/(NIR+B)特征分量、归一化植被指数(NDVI)特征分量进行信息增强;其次,将以上分量进行波段重组;最后,分割重组后的多波段新影像,创立相应的规则集,实现目标城市建筑物提取。实验表明,该方法既能有效消除裸土、硬化道路的影响,又能较为准确地检测出ADS100影像中的建筑物信息。 相似文献
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针对复杂影像背景和密集建筑物堆叠导致建筑物提取效果不完整,存在误检、漏检等问题,提出了一种改进Mask-RCNN遥感影像建筑物提取方法。利用双通道注意力机制增强目标的有效特征,同时引入特征增强金字塔网络增强网络对遥感影像的上下文特征信息地提取能力,结合双通道下采样模块减少特征损失,提高模型提取的精度和效率。实验表明,提出的改进Mask-RCNN在建筑物数据集和RSOD数据集上,与多种方法进行实验对比验证,Precision和F1值均高于对比方法,且目标识别的结果更加完整,目标漏检率更低。 相似文献