本文關(guān)鍵詞：利用機載LiDAR數(shù)據(jù)和高分辨率圖像提取復(fù)雜城區(qū)建筑物，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在復(fù)雜城區(qū)內(nèi)部通常存在大量的陰影,建筑物的屋頂也有多種類型,這使得利用高分辨率遙感圖像自動提取建筑物變得困難。針對上述2個問題,提出了一種綜合利用高分辨率圖像與機載Li DAR數(shù)據(jù)的城市建筑物提取新方法。首先,對歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)和Li DAR高度數(shù)據(jù)設(shè)定閾值得到初步的建筑物提取結(jié)果;然后,分別利用陰影區(qū)NDVI、圖像紋理和形態(tài)學(xué)濾波來改進(jìn)結(jié)果;最后,采用局部的機載Li DAR數(shù)據(jù)和Quick Bird圖像,對提出的方法進(jìn)行驗證,并與現(xiàn)有方法進(jìn)行比較。研究結(jié)果表明,該方法可有效減少由陰影和不同屋頂特征所造成的錯誤識別,顯著提高了建筑物提取精度。
【作者單位】： 香港中文大學(xué)地理與資源管理學(xué)系;北京大學(xué)地球與空間科學(xué)學(xué)院遙感所;路易斯安那州立大學(xué);屯特大學(xué)國際地理信息科學(xué)與地球觀測學(xué)院;中國電子科學(xué)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 建筑物提取 高分辨率圖像 機載LiDAR 陰影 冷色屋頂 多層次
【分類號】：TP751
【正文快照】： 北京100871;3.路易斯安那州立大學(xué)工程科學(xué)項目,洛杉磯70803;4.屯特大學(xué)國際地理信息科學(xué)與地球觀測學(xué)院,恩斯赫德7500;5.中國電子科學(xué)研究院,北京100041)0引言城市建筑物信息是城市規(guī)劃、土地利用分析和災(zāi)害評估等很多城市應(yīng)用所需要的重要數(shù)據(jù)[1]。近年來,IKONOS,Quick Bird

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 劉翔;;高分辨率圖像快視技術(shù)及實現(xiàn)[J];無線電工程;2006年03期

2 ;高分辨率圖像處理的排頭兵——介紹ERDAS IMAGINE V8.7的優(yōu)勢[J];遙感信息;2005年01期

3 楊健;楊為民;;數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在高分辨率圖像土地覆蓋分類中的應(yīng)用[J];安徽農(nóng)學(xué)通報(上半月刊);2012年21期

4 楊希華;;遙感信息源的模糊綜合評判[J];遙感信息;1989年02期

5 ;[J];;年期

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1 本報特約記者 姜振

本文編號：463084