一种遥感图像中建筑物的自动提取方法

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中圈分类号：Ｐ９．Ｔ３１４文献标识码：Ａ
ＡｎＡｕｏｍａｉｔｔｃＢｕｉｄｉｅｅｔｏｅｈｏｒｍｌｎｇＤｔｃｉｎＭｔｄｆｏ
ＲｅｏｅＳｎｓｎｍａｅｍｔｅｉｇＩｇｓ
ＨＯｅ，ｎＤｎ，ＯＵＸａＵＬｉＹｉｏｇＹｉｏ—ｊｎｉａ
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ｂｉｉｇ．Ｌｒｅａｕｔｆｅｐｒｍｅｔｒｓｌｈｗｔａｈｔｏｕｌｎｓａｇｍｏｎｓｏｘｅｄｉｎｅｕｔｓｏｈｔｔｅｍｅｈｄ，ｃｍｐｒｄｗｔｏｓｏａｅｉｃｍｍｏｉｅｒｆａｕｅｈｎｌｎａｅｔｒｂｉｉｇｄｔｃｉｎｍｅｈｄ，ｉｆｈｓｐｅｕｌｎｅｅｔｔｏｓｓｏｉｈｓｅｄ，ａｃｒｃｎｏｄｒｂｓｎｓ，ｆｔｒｐａｔｃｐｌａｉｎ．ｄｏｃｕａｙａｄｇｏｏｕｔｅｓｉｒｃｉａａｐｉｔｏｓｏｆｌｃ
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着该文提出了对建筑物的几何特征（例如矩形特征、角点特征和阴影特征等）和灰度特征进行识别的算法，将其识别结果做
为判定建筑物目标的依据，最终准确地提取出建筑物。大量实验证明该方法相比较单一的线性特征检测方法，速度快、准确率高。有较强的实际应用价值。具关键词：遥感图像；建筑物识别；向统计；方建筑物特征
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ｉｚｎｉｅｒｆａｕｅｉｏｄｌｓｄｉｕｌｉｇｄｔｃｉｎＴｅｅｌｅｒｆａｕｅ — ｂｓｄＵｔｉｉｇｌｎａｅｔｒｓｎｗｗｉｅｙｕｅｎｂｉｎｅｅｔｏ．ｈｓｉａｅｔｒｌｄｎａｅｍｅｈｄｒｉｌｕｉｏｃｕａｙｔｏｓａｅｓｍｐｅｂｔｗｔｌｗａｃｒｃ．Ｔｉａｅｒｐｓｓａｎｗｔｏｆａｔｍａｉａｕｌｉｇｄｔｃｉｎｈｈｓｐｐｒｐｏｏｅｅｍｅｈｄｏｕｏｔｌｂｉｎｅｅｔｃｄｏ
维普资讯
第２卷３第４期
文章编号：０６—９４（０６）４—０８１０３８２００１４—０４
计算机仿真
２６月０年４０
一
种遥感图像中建筑物的自动提取方法
侯蕾，东，尹尤晓建
ｆｏｒｍｏｅｓｎｉｇｉｇｓｂｓｄｏｕｌｉｇ ’ ｌｒｍｅｔｅｓｎｍａｅａｅｎｂｉｄｎｓｍｕｔｉ—ｃａａｔｒｓｉｓｈｅｍｅｈｄｆｓｄｐｓＣｎｙＡｌｏｔｍｈｒｃｅｔ．Ｔｔｏｒｔｏｔａｎｇｒｈｉｃｉａｉｔｅｅｔｅｇｉｅｏｉｇ．ＴｅａｅｎｆａｕｅｆｂｉｄｎｉｔｂｔｎａｄＨｏｇｒｎｆｒ，ｉｅｌｙｏｄｔｃｄｅｌｓｆｍｍａｅｈｎｂｓｄｏｅｔｒｓｏｕｌｉｇｄｓｒｕｉｎｕｈｔａｓｏｍｎｒｉｏｔｍｐｏｓ
（中国科学技术大学电子工程与信息科学系，徽合肥２０２）安３０７
摘要：目前，传统建筑物识别方法通常采用基于建筑物边缘线性特征的识别算法，这类方法具有简单高效的优点，但识别率较低。该文提出了一种综合利用建筑物的若干特征进行自动识别的方法。首先用Ｃｎｙａｎ算子提取边缘，然后根据建筑物的空

利用机载三维成像仪的DSM数据自动提取建筑物

种类型的分割算法，到现在还没有一种通用的可方法，不存在一个判断分割是否成功的客观标也
术的发展，利用立体像对计算地面三维信息来确
定搜索域成为建筑物自动提取的主流方法，且而
是虚拟城市的关键信息之一【，目前建筑物的ｌ引。
点，均３ｍ２有１个激光点，平～４就比较适合城市
地区应用。
１基于ＤＳ影像的建筑物分割Ｍ
利用三维成像仪获取的城市ＤＭ影像，Ｓ属于灰度图像，图１所示。从图上可以比较容易如
（中国科学院遥感应用研究所，１北京市大电路３，０１１号１００）
摘
要：用三维成像仪获取的ＤＭ作为数据源，利Ｓ首先采用影像分割得到建筑物的平面轮廓线，再根据建筑
物一般具有规则平面形状的特点，建筑物的平面边缘线进行规格化处理，后求出建筑物的平均高度值，对最从
而得到建筑物的三维信息。试验表明，该方法是实用的。
关键词：筑物提取；Ｓ；像分割；格化建ＤＭ影规
中图法分类号：２７９Ｔｙ５；２１５Ｐ３．；ｆ７１Ｐ３．
城市建筑物的三维信息可以广泛应用于城市的规划设计、市微气候的研究、市空气污染控城城制和环境保护、讯网络的布设、市光照研究、通城城市化进程的监测以及城市的现代化管理，也它

建筑物提取方法分类

建筑物提取方法分类
建筑物提取方法是遥感图像处理中的一个重要研究领域，主要应用于城市规划、土地利用、资源管理等方面。

根据不同的数据来源和处理方法，建筑物提取方法可以分为多种类型。

一、基于光学遥感数据的建筑物提取方法
利用光学遥感数据进行建筑物提取是最常见的方法，包括基于特征提取的方法、基于阈值分割的方法、基于模板匹配的方法等。

二、基于雷达遥感数据的建筑物提取方法
利用雷达遥感数据进行建筑物提取相对较少，主要是利用雷达数据的散射特性进行建筑物提取，包括基于反射率的方法、基于极化特征的方法等。

三、基于LiDAR数据的建筑物提取方法
利用LiDAR数据进行建筑物提取可以获得高精度的建筑物高程
信息，包括基于点云分割的方法、基于高度阈值的方法、基于形态学特征的方法等。

四、基于多源遥感数据的建筑物提取方法
利用多源遥感数据进行建筑物提取可以提高提取精度和可靠性，包括基于数据融合的方法、基于多特征融合的方法等。

以上是常见的建筑物提取方法分类，不同的方法适用于不同的应用场景，需要根据实际需求选择合适的方法。

- 1 -。

基于不变矩的高分辨率遥感图像建筑物提取方法

ｉｍａｇｅｄａｔａｂｙＣａｎｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｗａｔｅｒｓｈｅｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｎ．ｉｔｕｓｅｄＨｕｍｏｍｅｎｔｉｎｖａｒｉａｎｔｓａｎｄａｆｆｉｎｅｍｏｍｅｎｔｉｎｖａｒｉａｎｔｓｆｏｒｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．ＴｈｅｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔａｆｆｉｎｅｉｎｖａｒｉａｎｔｍｏｍｅｎｔｓｈａｓａｂｅｔｔｅｒｅｆｆｅｃｔｔｈａｎＨｕｍｏｍｅｎｔｉｎｖａｒｉａｎｔｓｉＵｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｂｕｉｌｄｉｎｇｓ．ａｎｄｔｈａｔｔｈｅｕｓｅｏｆｍｏｍｅｎｔｉｎｖａｒｉａｎｔｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｂｕｉｌｄｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｒｆｈｉｇｈ．ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａｉｓｆｅａｓｉｂｌｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｉｇｈ — ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓ；ｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｍｏｍｅｎｔｉｎｖａｒｉａｎｔ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ

使用遥感影像进行建筑物提取的方法

使用遥感影像进行建筑物提取的方法引言：随着遥感技术的不断发展和进步，遥感影像已经成为获取地理信息的重要手段之一。

在城市规划、土地利用、自然资源管理等领域，使用遥感影像进行建筑物提取成为了必不可少的工作。

本文将探讨几种常见的建筑物提取方法，并对其特点和应用进行分析。

一、基于目标检测的建筑物提取方法基于目标检测的建筑物提取方法是最常见和常用的一种方法。

它通过分析遥感影像中的特定纹理、颜色或形状等特征来检测建筑物目标。

常见的目标检测算法包括基于像素的方法、基于对象的方法和基于机器学习的方法。

1. 基于像素的方法基于像素的建筑物提取方法是最简单和直接的方法之一。

它通过设定某些特定的像素值或像素组合来检测建筑物。

例如，可以利用建筑物通常使用的红色或灰色来提取建筑物。

这种方法的主要优点是简单快速，但也存在着较大的误差率，容易受到光照、阴影等因素的干扰。

2. 基于对象的方法基于对象的建筑物提取方法是在像素级别的基础上进行的更高层次的目标检测。

它对遥感影像中的建筑物目标进行分割和识别，将像素组合成为连续的建筑物区域。

常见的方法包括基于阈值分割、基于边缘检测、基于形态学等方法。

这种方法在提取建筑物形状和边界方面效果较好，但也容易受到遮挡和复杂背景的影响。

3. 基于机器学习的方法基于机器学习的建筑物提取方法是近年来非常流行的方法之一。

它通过训练一定数量的有标注的样本数据，利用机器学习算法对影像进行分类和预测，实现自动化的建筑物提取。

常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和深度学习等。

这种方法准确性较高，但对于样本数据的选取和处理要求较高，而且计算量也较大。

二、基于特征提取的建筑物提取方法基于特征提取的建筑物提取方法是指通过提取遥感影像中的特征信息来检测建筑物。

常见的特征包括纹理特征、颜色特征和形状特征等。

1. 纹理特征提取纹理特征提取是基于遥感影像中建筑物纹理的变化来进行建筑物提取的一种方法。

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基于不变矩的高分辨率遥感图像建筑物提取方法

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