高分辨率遥感影像的平原建成区提取
Optics and Precision Engineering（2016）
Abstract
通过分析高分辨率遥感影像中平原建成区的纹理特征和局部关键点特征,提出了基于多核学习、多尺度分割以及多假设投票的平原建成区提取方法.该方法利用MR8纹理特征和尺度不变特征变换(SIFT)算法提取建成区,融合多个特征进行学习和分类,从而加强了分类器的鲁棒性和稳定性,提高了检测准确率.该方法还通过超像素分割和多假设投票将基于图像块的判别结果转化为基于像素的检测结果,完全消除块状效应,使得目标区域具有准确的边缘和形状.在多幅GF-1卫星遥感图像上进行测试,结果显示:提出方法的平均检测精度为80％,平均召回率高于85％,平均F值可达80％以上,综合指标高于其他方法,验证了提取平原地形建成区的可行性和准确性.由于建成区提取结果已精确到了像素级别,同时避免了漏检和误检,提取出的建成区影像很准确.
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remote sensing,extraction,high resolution,images,area
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