基于高分辨率影像的城市建筑物提取技術(shù)研究.pdf

1、近年來(lái)隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，城市化進(jìn)程加快，城市的建設(shè)管理面臨的考驗(yàn)變得更加嚴(yán)峻。為了及時(shí)、客觀地了解城市的動(dòng)態(tài)變化情況，熟悉并掌握提取高分辨率遙感影像中城市建筑物信息的方法技術(shù)變得越來(lái)越重要。本文針對(duì)高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)量大以及易受噪聲干擾的特點(diǎn)，以高分一號(hào)衛(wèi)星遙感影像為數(shù)據(jù)源，引入形態(tài)學(xué)算法，采用面向?qū)ο蟮挠跋穹诸惙椒ㄟM(jìn)行城市建筑物提取關(guān)鍵技術(shù)的研究。研究方法結(jié)合影像分割與基于知識(shí)規(guī)則的影像分類技術(shù)，在提高建筑物提取算法運(yùn)行效率的

2、同時(shí)，保證了建筑物提取的準(zhǔn)確性。
　　論文首先針對(duì)傳統(tǒng)分水嶺方法的過(guò)度分割問(wèn)題以及最小割方法效率過(guò)低等問(wèn)題，對(duì)影像分割方的研究和改進(jìn)進(jìn)行了探索。主要研究了基于形態(tài)學(xué)開(kāi)閉重建的改進(jìn)分水嶺分割方法，以及基于聚類的歸一化最小割方法，并將這兩種方法進(jìn)行了有效的結(jié)合。研究結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法不僅避免了影像被過(guò)度分割這一現(xiàn)象，還提高了算法運(yùn)行的效率，達(dá)到了提升分割效果的目的。
　　第二，進(jìn)行了影像分類技術(shù)研究。采用面向?qū)ο蟮腟VM分類

3、方法，首先選取樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征值計(jì)算，并采用信息增益比的方法對(duì)特征進(jìn)行篩選；隨后利用樣本數(shù)據(jù)及選擇出的特征對(duì)分類器進(jìn)行分類訓(xùn)練；最后利用訓(xùn)練好的分類模型對(duì)影像分割得到的結(jié)果進(jìn)行分類，其中分類模型的精度達(dá)到了91.24％。研究表明，利用面向?qū)ο蟮腟VM方法能夠提取出準(zhǔn)確且完整的建筑物區(qū)域。
　　最后研究了建筑物外形優(yōu)化技術(shù)。針對(duì)分類后得到的建筑物區(qū)域，采用了形態(tài)學(xué)濾波及開(kāi)閉運(yùn)算等方法，對(duì)影像進(jìn)行孔洞填充和小區(qū)域去除，并通過(guò)邊緣檢測(cè)準(zhǔn)