基于波段与形状特征的遥感影像建筑物分类提取

提出一种特征组合的方法实现高分辨率遥感影像中建筑物的分类提取。在图像预处理、多尺度分割后,以分割得到的影像对象为基础,考虑到建筑物与其他地物特征上的差异,构建了基于模糊隶属度函数的由紧致度、最大化差异和绿波图层比率3个特征组成的知识规则。前者为形状特征,后两者为波段特征。实验表明,该方法提取的建筑物精度达到89.02%,总体Kappa系数为0.777 8,优于SVM、KNN和单纯用波段特征分类的方法;克服了采用单一特征提取建筑物的局限性,有效提高了建筑物分类精度,具有一定的应用前景。

一种改进的面向对象最优分割尺度模型

面向对象的影像提取技术中,分割尺度的选择是一个关键问题。论文在前人研究的基础上,以对象内部的灰度标准差表示对象内部的同质性,以对象与邻域平均差分的绝对值来表示对象间的异质性,并综合考虑了对象与目标地物在形状和光谱上的一致性,提出了一种最优分割尺度计算模型。结果表明,此模型能快速得到最优分割尺度,提高了建筑物提取精度。

基于二维GIS数据和三维模型库快速构建营房土地三维模型的研究

营房土地三维可视化管理是实现营房土地信息化的重要手段,而营房土地三维模型的建立是实现三维可视化管理的前提。为提高营房土地管理水平和管理效率,提出了基于二维GIS数据和三维模型库的营房土地三维模型构建方法,解决了大范围、多区域数据采集和建模工作量大的难题,实现了数据的廉价采集和三维模型的快速构建,是实现营房土地三维可视化管理的有效途径。