作者单位
摘要
1 长江大学地球科学学院, 湖北 武汉 430100
2 长江水利委员会长江科学院, 湖北 武汉 430010
3 天津市测绘院, 天津 300381
为了提高建筑物提取的自动化程度和精度,提出了一种以分割-分类-优化为主线、利用偏移阴影分析的建筑物全自动提取方法。首先,采用面向对象的多尺度分割方法进行影像初分割;然后,结合支持向量机(SVM)分类,将分割结果分为阴影、植被、建筑物、裸地四大类并提取初始结果;最后,利用相交边界阴影比率准确地验证了建筑物的存在,剔除了无阴影的非建筑物干扰,获取了最终结果。大量的实验结果验证了该方法的有效性,自动化程度得到明显提高。该方法完整度达到85%以上,正确率和综合分数F1均达到90%以上,且仅需要可见光波段影像数据,适用范围广。
遥感 高分辨率可见光遥感影像 建筑物自动提取 影像分割分类 分类样本自动获取 建筑物验证 
光学学报
2017, 37(4): 0428002

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