本文選題：建筑物半自動(dòng)提取 + 種子填充��； 參考：《中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院》2013年碩士論文

【摘要】：隨著航空航天技術(shù)越來(lái)越成熟,各種高分辨率衛(wèi)星傳感器相繼發(fā)射。面對(duì)大量的遙感影像數(shù)據(jù),高分影像提取建筑物的生產(chǎn)領(lǐng)域中,主要通過(guò)作業(yè)員的人工識(shí)別,人工逐點(diǎn)、逐段進(jìn)行采集勾繪建筑物,勞動(dòng)強(qiáng)度大,工作繁瑣；另一方面,全自動(dòng)方式的地物識(shí)別提取,難度高,問(wèn)題多,精度低且極其復(fù)雜,因此到目前為止還尚未實(shí)現(xiàn)。就目前技術(shù)水平而言,采用人機(jī)交互方式進(jìn)行半自動(dòng)提取是比較現(xiàn)實(shí)可行的。 本文中首先研究了目前建筑物自動(dòng)提取中最新提出的幾種自動(dòng)提取算法,包括GLC樹(shù)算法和像元形狀指數(shù)算法；接下來(lái)研究了比較傳統(tǒng)的幾種半自動(dòng)提取算法,包括有優(yōu)化路徑的種子填充算法、區(qū)域增長(zhǎng)算法和改進(jìn)的區(qū)域填充掃描線(xiàn)算法。提出一種改進(jìn)的建筑物半自動(dòng)提取策略,并根據(jù)研究的半自動(dòng)提取算法進(jìn)行一定的改進(jìn),提出一種基于建筑物半自動(dòng)提取的改進(jìn)的種子填充算法。 改進(jìn)的建筑物半自動(dòng)提取策略,首先針對(duì)高分辨率遙感影像中,建筑物自身形狀的復(fù)雜性,分別利用GLC樹(shù)算法和eCognition中規(guī)則集算法進(jìn)行建筑物自動(dòng)提取,對(duì)兩種算法經(jīng)過(guò)算法流程簡(jiǎn)便性和提取結(jié)果精度之間的比較,最終選擇GLC樹(shù)算法的提取結(jié)果作為建筑物自動(dòng)提取的最終結(jié)果；對(duì)提取結(jié)果中的誤分、漏分斑塊采用改進(jìn)的種子填充算法進(jìn)行人工干預(yù)修正；半自動(dòng)提取的矢量數(shù)據(jù)作為參考數(shù)據(jù)參與到建筑物自動(dòng)提取中,再次對(duì)建筑物進(jìn)行自動(dòng)提取,保證建筑物提取的精度。該建筑物半自動(dòng)提取實(shí)現(xiàn)解決現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)中人工勾畫(huà)提取建筑物過(guò)于繁瑣的問(wèn)題,并提高生產(chǎn)中建筑物提取的工作效率。 最終形成一套人機(jī)交互半自動(dòng)提取建筑物的工作流程和基于FeatureStation GeoEX智能解譯平臺(tái)的建筑物半自動(dòng)提取插件。
[Abstract]:As aerospace technology becomes more and more mature, various high-resolution satellite sensors are launched one after another. Faced with a large number of remote sensing image data, high-score image extraction of buildings in the field of production, mainly through the manual identification of operators, manual point by point, section by section to collect and draw buildings, labor intensity, work tedious; on the other hand, The automatic method of feature recognition and extraction is very difficult, has many problems, low precision and extremely complex, so it has not been realized yet. In terms of current technical level, it is practical and feasible to use human-computer interaction for semi-automatic extraction. In this paper, we first study several new automatic extraction algorithms, including GLC tree algorithm and pixel shape index algorithm, and then study some traditional semi-automatic extraction algorithms. It includes seed filling algorithm with optimized path, region growing algorithm and improved region filling scan line algorithm. An improved semi-automatic extraction strategy for buildings is proposed, and an improved seed filling algorithm based on semi-automatic extraction of buildings is proposed. Based on the improved semi-automatic extraction strategy of buildings, first of all, in view of the complexity of the shape of buildings in high-resolution remote sensing images, the GLC tree algorithm and rule set algorithm in Cognition are used to extract buildings automatically, respectively. The GLC tree algorithm is chosen as the final result of building automatic extraction after comparing the simplicity of the algorithm flow and the precision of the extraction results. The improved seed filling algorithm is used for artificial intervention and correction; the semi-automatic vector data is used as reference data to participate in the automatic extraction of buildings, and then the building is automatically extracted again to ensure the precision of building extraction. The semi-automatic extraction of the building can solve the problem that the artificial drawing and extracting the building is too cumbersome and improve the efficiency of the building extraction in the production. Finally, a set of semi-automatic building extraction workflow based on human-computer interaction and a semi-automatic building extraction plug-in based on FeatureStation GeoEX intelligent interpretation platform were formed.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：P237

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本文編號(hào)：2044656