實(shí)景圖像中地物對(duì)象的檢測(cè)和提取.pdf

1、隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，研究實(shí)景圖像中主要地物對(duì)象的檢測(cè)和提取在國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)和國防建設(shè)中具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和應(yīng)用前景。本文主要研究基于GoogleEarth實(shí)景圖像中地物對(duì)象的檢測(cè)和提取技術(shù)，主要提取對(duì)象為建筑物、道路和水域三類重要地物信息。對(duì)于建筑物的檢測(cè)和提取主要利用綠色植被指數(shù)進(jìn)行圖像預(yù)處理，去除圖像中植被的干擾，而后利用區(qū)域生長(zhǎng)分水嶺算法，結(jié)合建筑物先驗(yàn)知識(shí)，并進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理提取出建筑物的潛在區(qū)域。同時(shí)提取建筑物的陰影區(qū)域，根據(jù)

2、對(duì)象關(guān)系特征，建筑物與其陰影相鄰的特點(diǎn)，剔除道路、廣場(chǎng)等非建筑物區(qū)域，得到建筑物區(qū)域。對(duì)于道路的檢測(cè)和提取主要利用植被指數(shù)算法進(jìn)行圖像預(yù)處理，采用雙閾值OSTU和局部灰度一致性算法進(jìn)行圖像分割，并把分割后的圖像進(jìn)行合并，而后對(duì)合并后的圖像采用形狀指數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證，最后進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，去除噪聲，得到道路的邊界。對(duì)于水域的檢測(cè)和提取主要利用閾值鄰域算法來獲得水域邊緣的初始輪廓，然后結(jié)合形狀指數(shù)對(duì)初步提取結(jié)果進(jìn)行去噪，最后利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理得到水