本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)森林的WorldVew2i影像建筑物精細(xì)提取

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【摘要】：針對研究區(qū)建筑物大小不一、排列復(fù)雜多樣、顏色和材質(zhì)差異較大的實(shí)際情況,提出了一種基于面向?qū)ο蟮某菂^(qū)高分辨率影像建筑物信息精細(xì)提取方法。該方法考慮了不同顏色建筑物之間以及建筑物與其他地物的特征差異,將建筑物細(xì)分為4種子類型,在對高分辨率影像進(jìn)行分割的基礎(chǔ)上,充分挖掘目標(biāo)對象的光譜、幾何、紋理信息等特征,利用隨機(jī)森林算法對建筑物進(jìn)行提取并對特征的重要性進(jìn)行評估。結(jié)果發(fā)現(xiàn),精細(xì)提取場景下的波段3比值、PCA3均值、PCA4均值、NDVI等特征的重要性較建筑物作為一個類別提取的常規(guī)方法出現(xiàn)了較為顯著的上升,表明精細(xì)提取場景下的影像特征得到了更為充分的應(yīng)用。使用該方法提取建筑物面積的用戶精度和生產(chǎn)者精度較常規(guī)方法提高了12.16%和4.09%,為復(fù)雜情況下的高分辨率影像建筑物信息提取提供了新的途徑。
【作者單位】： 江蘇省地理信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗室;南京大學(xué)國際地球系統(tǒng)科學(xué)研究所;浙江農(nóng)林大學(xué)浙江省森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)與固碳減排重點(diǎn)實(shí)驗室;
【關(guān)鍵詞】： 建筑物提取 隨機(jī)森林 特征重要性 精度評價 WorldView影像
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61190114、41171324) 科技部國家科技基礎(chǔ)條件平臺資助項目(2005DKA32300) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項科研基金資助項目(20110091110028) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程資助項目
【分類號】：P237
【正文快照】： 建筑物提取識別是遙感信息處理和分析、計算機(jī)視覺、模式識別等領(lǐng)域的重要研究問題[1]。如何從高分辨率遙感影像中高效、精確地識別和提取建筑物信息,對于推動高分辨率遙感影像信息挖掘技術(shù)的發(fā)展及其在城區(qū)建筑制圖和城市規(guī)劃相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用有重要意義[2]。而面向?qū)ο蟮姆椒?

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本文編號：1086221