结合高分辨率DOM和DSM数据的建筑物提取方法

建筑物是城市的重要组成部分,从遥感影像中提取建筑物信息在众多领域具有重要意义。采用基于对象思想,综合利用数字正射影像(digital orthophoto map,DOM)和数字表面模型(digital surface model,DSM)数据的各自优势,通过对比不同植被指数的提取效果,选择绿叶指数提取和剔除植被干扰信息。利用多尺度分割和区域合并算法将影像分割成同质性较高的影像对象,依据地面对象面积较大、矩形度较低的特征,提取地面区域。以2 m为高度阈值,剔除绝大多数非建筑物,并采用最邻近分类方法进一步剔除非建筑物,优化建筑物提取结果。以江苏镇江典型区域为试验区进行了验证,结果表明该方法能够有效区分浅蓝色屋顶与绿色植被,实现了较高精度的建筑物提取。