提出一種基于超像素分割算法與隨機(jī)森林算法的無人機(jī)影像建筑物提取,利用INPHO軟件生成正射影像和點(diǎn)云數(shù)據(jù),并用點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行反距離插值運(yùn)算和波段運(yùn)算生成歸一化數(shù)字模型（nDSM）影像。將正射影像與nDSM影像進(jìn)行波段合成并僅對(duì)正射影像采用基于SLICO算法分割生成超像素,選擇相應(yīng)的特征利用隨機(jī)森林分類器進(jìn)行分類,從而得到建筑物的提取結(jié)果。研究結(jié)果表明密集的影像匹配點(diǎn)云生成的nDSM影像進(jìn)行建筑物提取時(shí),可有效地對(duì)農(nóng)村區(qū)域和城市區(qū)域的建筑物進(jìn)行提取,同時(shí)避免了面向?qū)ο蠓椒ㄖ凶罴逊指畛叨入y以選擇的問題,取得了較好的建筑物提取效果,降低了建筑物提取的成本。 

【文章來源】：地理空間信息. 2020,18(06)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

基于SLICO的建筑物提取流程圖

從給定的訓(xùn)練集中通過隨機(jī)可重復(fù)的采樣得到多個(gè)bootstrap數(shù)據(jù)集，選取訓(xùn)練數(shù)據(jù)子集進(jìn)行節(jié)點(diǎn)分裂，若滿足該節(jié)點(diǎn)的停止條件則分裂結(jié)束；若不滿足，則構(gòu)建下一個(gè)分裂，直至滿足節(jié)點(diǎn)停止條件后，分裂結(jié)束。而構(gòu)建下一個(gè)分裂是通過從變量子集中選擇變量，對(duì)每個(gè)變量進(jìn)行樣本抽樣、變量排序和計(jì)算每個(gè)分割點(diǎn)的Gini系數(shù)后，選擇出最優(yōu)分割點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)。最后獲得分類結(jié)果并計(jì)算預(yù)測(cè)誤差。如此，對(duì)每個(gè)bootstrap數(shù)據(jù)集都構(gòu)造一棵決策樹，根據(jù)投票法將所有分類樹的分類結(jié)果進(jìn)行綜合，就可以得到最終的結(jié)果。其算法流程如圖2所示。2 研究結(jié)果與分析

為驗(yàn)證本文方法的有效性，從四川省攀枝花市米易縣選取了2個(gè)研究區(qū)域（如圖3所示），分別是米易縣城和水塘村（大小分別為2 910×2 170、3 435×2 818，分辨率為10 cm）。其中，水塘村區(qū)域的建筑物分布較散亂、房屋高度較低且周邊存在高大樹木遮擋和大棚，提取難度相對(duì)較大，作為復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景；米易縣城的建筑物分布較密集、房屋高度較高且周邊未存在高大樹木遮擋，作為簡單應(yīng)用場(chǎng)景。同時(shí)，將人工解譯的建筑物矢量圖作為地面參考數(shù)據(jù)，如圖4所示。圖4 研究區(qū)域的人工解譯圖像

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3458177