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基于多层次分割分类模型及其特征空间优化的建筑物提取方法

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编号 zgly0001683725

文献类型 期刊论文

文献题名 基于多层次分割分类模型及其特征空间优化的建筑物提取方法

作者 党涛  宋起  刘勇  徐安建  徐波  张宏刚 

作者单位 西安测绘总站  兰州大学资源环境学院 

母体文献 国土资源遥感 

年卷期 2019年03期

年份 2019 

分类号 P237 

关键词 基于对象影像分析  建筑物  多层次模型  特征选择 

文摘内容 针对高空间分辨率遥感影像城市地物信息提取中的尺度效应、光谱多样性及分类特征优化等问题,基于面向对象影像分析方法,结合数据挖掘与机器学习技术,提出了一种多层次分割分类模型及其特征空间优化的建筑物提取方法。首先,根据遥感信息多尺度特性,针对地物特征差异设立层级关系,再结合光谱多样性特征定义地物包含的子类型,建立基于不透水面分割分类提取建筑物的层次化结构;然后,利用提出的Relief F-PSO组合特征选择方法,优化构建相应层次的影像特征空间;最后,在多尺度分割和特征优化的基础上,基于随机森林模型获取不透水面分布,进而采用J48决策树算法分类提取建筑物。实验结果表明,该方法能够利用较少数量的影像特征,获得高精度的建筑物提取成果。

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