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基于无人机影像的面向对象建筑物结构分级提取方法研究 被引量:3
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作者 杜浩国 张方浩 +5 位作者 卢永坤 曹彦波 邓树荣 和仕芳 张原硕 徐俊祖 《地震研究》 CSCD 北大核心 2021年第2期262-274,共13页
为提高遥感影像建筑物结构识别精度,综合利用光谱、形状、空间、纹理和数字表面模型(DSM)建立了建筑物结构分级提取方法。基于研究区无人机高分辨率影像,采用面向对象的影像分析策略,首先进行多尺度分割,以最佳分割与合并指数提取影像... 为提高遥感影像建筑物结构识别精度,综合利用光谱、形状、空间、纹理和数字表面模型(DSM)建立了建筑物结构分级提取方法。基于研究区无人机高分辨率影像,采用面向对象的影像分析策略,首先进行多尺度分割,以最佳分割与合并指数提取影像中建筑物目标;然后分别采用规则、训练样本与DSM方法对建筑物结构进行分类;最后将3种分类方法进行融合,对比分析了单一方法和融合分类方法的建筑物结构分类精度。结果表明:基于规则+样本+DSM的半监督建筑物结构分类方法错分率、漏检率与Kappa系数最优。 展开更多
关键词 建筑物结构分类 无人机高分辨率影像 面向对象分类方法 数字表面模型 形状结构 光谱特性
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