【摘要】：合成孔徑雷達(synthetic aperture radar,SAR)影像分辨率的不斷提高為建筑物提取提供了有效的數(shù)據(jù)支持,而傳統(tǒng)像素級方法,提取建筑物的效果較差,精度較低。通過分形網(wǎng)絡演化分割算法(fractal net evolution approach,FNEA)獲取分析單元,利用對象級分析單元與鄰近環(huán)境之間的上下文特征,提出了高亮鄰接強度特征(highlight adjacent intensity,HAI)與亮點散射密度特征(shining point distribute density,SDD)的概念,然后結合上述兩種特征進行對象級建筑物的提取。最后通過幾組實驗驗證了基于面向對象特征方法比面向像素特征方法對高分辨率SAR建筑物提取具有更好的效果、更高的精度。
[Abstract]:The continuous improvement of the resolution of synthetic Aperture Radar (synthetic aperture radar,SAR) image provides effective data support for building extraction, but the traditional pixel level method is of poor effect and low precision. The fractal network evolution segmentation algorithm (fractal net evolution approach,FNEA) is used to obtain the analysis unit. Using the contextual features between the object level analysis unit and the adjacent environment, the high brightness adjacent strength feature (highlight adjacent intensity,) is proposed. The concept of HAI) and the feature of luminescent scattering density (shining point distribute density,SDD) are used to extract the object-level buildings based on the above two features. Finally, several experiments show that the object-oriented feature method is more effective and accurate than the pixel oriented feature method in the extraction of high-resolution SAR buildings.
【作者單位】： 武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室;
【基金】：國家教育部博士點基金資助項目(20120141120041) 國家自然科學基金資助項目(41301517)~~
【分類號】：TU19;P225.1

【參考文獻】

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本文編號：2296975