針對高分辨率遙感影像中建筑物屋頂光譜信息多變引起建筑物提取精度降低的問題,提出基于樣本形態(tài)變換的建筑物提取方法.利用偏移陰影分析法自動提取初始建筑物樣本,根據(jù)建筑物屋頂形態(tài)特征,合理利用樣本旋轉(zhuǎn)、偏移、縮放變換方法,構(gòu)建自適應(yīng)樣本精細提取變換組合,以更完整、全面地提取建筑物樣本;結(jié)合支持向量機（SVM）分類器進行影像分類,得到建筑物初始提取結(jié)果;提出基于形態(tài)特征的格網(wǎng)占比法對初始提取結(jié)果進行確認,剔除不規(guī)則非建筑物,實現(xiàn)對建筑物的準確提取.對高分辨率遙感影像進行對比實驗分析,以驗證方法的有效性.結(jié)果表明,與面向?qū)ο蠓诸悺⒎聪騻鞑ィ˙P）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于偏移陰影分析3種參照方法對比,所提方法的建筑物提取精度均優(yōu)于參照算法. 

【文章來源】：浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2020,54(05)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3126185