資料介紹
針對現(xiàn)在的高分辨率遙感影像建筑物識別與提取方法存在的準(zhǔn)確率低及數(shù)據(jù)要求嚴(yán)格等問題,提出一種基于鄰域總變分( NTV)和勢直方圖函數(shù)(PHF)的方法。首先,計(jì)算遙感影像各像元的加權(quán)鄰域總變分似然函數(shù)取值,并進(jìn)行區(qū)域生長分割,將矩形度和長寬比作為約束條件提取候選建筑物;然后,進(jìn)行陰影自動提??;最后,利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對陰影進(jìn)行處理,計(jì)算處理后的陰影和候選建筑物之間的鄰接關(guān)系得到建筑物,并用最小外接矩形對其邊界進(jìn)行擬合。為了驗(yàn)證所提算法的有效性,選取深圳市PLEIADES影像中9幅具有代表性的子影像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法的平均查準(zhǔn)率和平均查全率分別達(dá)到97. 7l%和84. 21%,與水平集和基于顏色不變性特征兩種建筑物提取方法相比,在總體性能F1上具有l(wèi)O%以上的提高。
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