单纯基于形态学建筑物指数(Morphology Building Index-MBI)算法对遥感影像进行建筑物提取时,其结果在同质区域内部和外部均存在微小噪声点。针对该问题,本文提出一种MBI算法与简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering-SL...单纯基于形态学建筑物指数(Morphology Building Index-MBI)算法对遥感影像进行建筑物提取时,其结果在同质区域内部和外部均存在微小噪声点。针对该问题,本文提出一种MBI算法与简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering-SLIC)算法相结合的建筑物提取方法。为了进一步提高提取精度,再与数字表面模型(Digital Surface Model-DSM)相叠加以剔除与建筑物光谱特征近似的道路、裸地等近地面的地物。实验结果表明,引入SLIC算法可以有效地改善同质区内部及外部噪声点的问题,本文方法比单纯利用MBI算法提取建筑物噪声少、效果好,且正确率、完整率和质量分别提高了2.26%、7.41%和7.69%。展开更多
利用遥感影像进行建筑物变化检测能够快速获取城镇扩张、违章建筑管控等结果。针对基于单一特征的高分辨率遥感影像变化检测算法检测结果较为粗糙,变化建筑物边缘效果不佳等问题,本文提出一种多特征信息融合与边缘约束的建筑物变化检测...利用遥感影像进行建筑物变化检测能够快速获取城镇扩张、违章建筑管控等结果。针对基于单一特征的高分辨率遥感影像变化检测算法检测结果较为粗糙,变化建筑物边缘效果不佳等问题,本文提出一种多特征信息融合与边缘约束的建筑物变化检测方法。引入改进的形态学建筑物指数,通过建筑物的多特征描述与差异特征集融合实现城镇区域建筑物变化信息自动提取,并对其进行边缘约束。首先,针对形态学建筑物指数增加纹理、边缘、空间上下文等特征组成建筑物描述的特征向量集;其次,利用结构相似度判别后的特征向量差异构建建筑物变化的证据源;第三,利用概率模型进行特征信息融合并依据决策规则得到建筑物变化区域;最后,引入SLIC(simple linear iterative clustering)超像素分割算法,将高分影像建筑物变化检测结果与超像素分割的边缘信息融合进行边缘约束,改善边缘检测效果。通过对Google Earth影像和QuickBird多光谱影像进行变化检测,总体精度为93.33%—95.39%,相对于Wang方法、Huang方法和Volpi方法正确率提升11%—19%,漏检率降低5%—20%,虚检率降低11%—25%;采用边缘约束后正确率提升2%—5%,虚检率、漏检率降低2%—5%。试验结果表明:该方法对于不同场景的高分影像均具有较好的鲁棒性,能有效解决变化建筑物边缘检测等问题。展开更多
文摘单纯基于形态学建筑物指数(Morphology Building Index-MBI)算法对遥感影像进行建筑物提取时,其结果在同质区域内部和外部均存在微小噪声点。针对该问题,本文提出一种MBI算法与简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering-SLIC)算法相结合的建筑物提取方法。为了进一步提高提取精度,再与数字表面模型(Digital Surface Model-DSM)相叠加以剔除与建筑物光谱特征近似的道路、裸地等近地面的地物。实验结果表明,引入SLIC算法可以有效地改善同质区内部及外部噪声点的问题,本文方法比单纯利用MBI算法提取建筑物噪声少、效果好,且正确率、完整率和质量分别提高了2.26%、7.41%和7.69%。
文摘利用遥感影像进行建筑物变化检测能够快速获取城镇扩张、违章建筑管控等结果。针对基于单一特征的高分辨率遥感影像变化检测算法检测结果较为粗糙,变化建筑物边缘效果不佳等问题,本文提出一种多特征信息融合与边缘约束的建筑物变化检测方法。引入改进的形态学建筑物指数,通过建筑物的多特征描述与差异特征集融合实现城镇区域建筑物变化信息自动提取,并对其进行边缘约束。首先,针对形态学建筑物指数增加纹理、边缘、空间上下文等特征组成建筑物描述的特征向量集;其次,利用结构相似度判别后的特征向量差异构建建筑物变化的证据源;第三,利用概率模型进行特征信息融合并依据决策规则得到建筑物变化区域;最后,引入SLIC(simple linear iterative clustering)超像素分割算法,将高分影像建筑物变化检测结果与超像素分割的边缘信息融合进行边缘约束,改善边缘检测效果。通过对Google Earth影像和QuickBird多光谱影像进行变化检测,总体精度为93.33%—95.39%,相对于Wang方法、Huang方法和Volpi方法正确率提升11%—19%,漏检率降低5%—20%,虚检率降低11%—25%;采用边缘约束后正确率提升2%—5%,虚检率、漏检率降低2%—5%。试验结果表明:该方法对于不同场景的高分影像均具有较好的鲁棒性,能有效解决变化建筑物边缘检测等问题。
