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特征分量的城市建筑物面向?qū)ο筇崛》椒?/H1>
發(fā)布時(shí)間:2021-05-31 15:37
  針對(duì)城市建筑物提取精度易受裸土、道路等干擾的問(wèn)題,該文以隴西某區(qū)ADS100影像為例,構(gòu)建出一種基于特征分量的城市建筑物面向?qū)ο筇崛∧P。首?建立亮度特征分量、(NIR-B)/(NIR+B)特征分量、歸一化植被指數(shù)(NDVI)特征分量進(jìn)行信息增強(qiáng);其次,將以上分量進(jìn)行波段重組;最后,分割重組后的多波段新影像,創(chuàng)立相應(yīng)的規(guī)則集,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)城市建筑物提取。實(shí)驗(yàn)表明,該方法既能有效消除裸土、硬化道路的影響,又能較為準(zhǔn)確地檢測(cè)出ADS100影像中的建筑物信息。 

【文章來(lái)源】:測(cè)繪科學(xué). 2020,45(01)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)

【部分圖文】:

特征分量的城市建筑物面向?qū)ο筇崛》椒? src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=CHKD202001013_01200'  style='max-width:500px'></p><br> 典型地物光譜曲線<br><p align='center'><img alt=


建筑物提取流程圖

特征分量的城市建筑物面向?qū)ο筇崛》椒? src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=CHKD202001013_03400'  style='max-width:500px'></p><br> 建筑物提取規(guī)則集<br><br>【參考文獻(xiàn)】:<br>期刊論文<br>[1]基于多層次分割分類模型及其特征空間優(yōu)化的建筑物提取方法[J]. 黨濤,宋起,劉勇,徐安建,徐波,張宏剛.  國(guó)土資源遙感. 2019(03)<br>
[2]一種遙感影像自適應(yīng)分割尺度的分類方法[J]. 王芳,王建,謝兵,何陽(yáng)陽(yáng),陳愛(ài)玲,敬遠(yuǎn)兵.  測(cè)繪科學(xué). 2019(11)<br>
[3]基于多層次分割及形狀因子優(yōu)化的高分辨率遙感影像城市建筑物和道路提取研究[J]. 何江,劉勇.  測(cè)繪技術(shù)裝備. 2019(01)<br>
[4]基于高分辨率影像的多尺度最優(yōu)分割層次模型的城市道路網(wǎng)提取方法[J]. 任建平,劉勇.  蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(01)<br>
[5]高分辨率遙感影像建筑物分級(jí)提取[J]. 游永發(fā),王思遠(yuǎn),王斌,馬元旭,申明,劉衛(wèi)華,肖琳.  遙感學(xué)報(bào). 2019(01)<br>
[6]多特征多尺度相結(jié)合的高分辨率遙感影像建筑物提取[J]. 林雨準(zhǔn),張保明,徐俊峰,侯凱,周迅.  測(cè)繪通報(bào). 2017(12)<br>
[7]集成特征分量的陰影多尺度分割方法[J]. 楊猛,楊樹(shù)文,雍萬(wàn)鈴,張珊.  遙感信息. 2017(01)<br>
[8]最優(yōu)分割尺度的滑坡信息提取[J]. 雍萬(wàn)鈴,楊樹(shù)文,張立峰,楊猛.  測(cè)繪科學(xué). 2017(03)<br>
[9]面向?qū)ο蟮母叻直媛视跋癯鞘薪ㄖ锾崛J]. 喬程,駱劍承,吳泉源,沈占鋒,王宏.  地理與地理信息科學(xué). 2008(05)<br>
<br>博士論文<br>[1]多尺度分割與案例推理的高分辨率遙感影像信息提取方法[D]. 徐軍.武漢大學(xué) 2017<br>
<br>碩士論文<br>[1]高分系列遙感影像高大地物陰影檢測(cè)方法研究[D]. 楊猛.蘭州交通大學(xué) 2017<br>
<br><!--https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFDLAST2020&filename=CHKD202001013&v=ZLbyD5PbqHkqOYeg%25mmd2FIiQlgjXa7aOfHjlHrmbjmd4WZuK6%25mmd2BPjaorkCXbS2dclXNfH-->
					<br/><br/>本文編號(hào):<b>3208511</b><div style='float:right'>
					

			
				
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