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多尺度SLIC-GMRF与FCNSVM联合的高分影像建筑物提取
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作者 井然 宫兆宁 +3 位作者 朱文定 关鸿亮 赵文吉 张涛 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期11-26,共16页
遥感影像建筑物提取具有重要的应用价值。然而,高分辨率遥感影像中细节信息繁多、特征复杂,增加了建筑物提取难度。针对这一问题,本文提出一种基于多尺度SLIC-GMRF和FCNSVM的建筑物提取方法,一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物提... 遥感影像建筑物提取具有重要的应用价值。然而,高分辨率遥感影像中细节信息繁多、特征复杂,增加了建筑物提取难度。针对这一问题,本文提出一种基于多尺度SLIC-GMRF和FCNSVM的建筑物提取方法,一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物提取能力。首先,利用多尺度SLIC-GMRF分割算法确定初始建筑物区域,然后,充分利用FCN神经网络在语义分割中的优势抽取建筑物特征,最后,结合提取出的建筑物特征训练SVM分类器细化建筑物提取结果,通过3种控制实验,两种对比方法得出以下结论:SLIC分割算法影响初始分割结果;SVM分类器影响建筑物细部提取;FCN特征影响SVM分类器性能。对于特征清晰、遮挡干扰较少的研究区,本文方法能够较好提取影像中的建筑物,查准率、查全率、质量指标均优于对比方法,对建筑物复杂分布的研究区同样能够取得较好的提取效果。 展开更多
关键词 遥感 建筑物提取 影像分割 FCN神经网络 支持向量机 高分辨率遥感影像
高分辨率遥感影像建筑物分级提取 被引量:2
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作者 游永发 王思远 +4 位作者 王斌 马元旭 申明 刘卫华 肖琳 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期125-136,共12页
高分辨率遥感影像建筑物信息自动提取是遥感应用研究中的一个热点问题,但由于受到成像条件不同、背景地物复杂、建筑物类型多样等多个因素的影响使得建筑物的自动提取仍然十分困难。为此,在综合考虑影像光谱、几何与上下文特征的基础上... 高分辨率遥感影像建筑物信息自动提取是遥感应用研究中的一个热点问题,但由于受到成像条件不同、背景地物复杂、建筑物类型多样等多个因素的影响使得建筑物的自动提取仍然十分困难。为此,在综合考虑影像光谱、几何与上下文特征的基础上,提出了一种基于面向对象与形态学相结合的高分辨率遥感影像建筑物信息分级提取方法。该方法首先利用影像的多尺度及多方向Gabor小波变换结果提取建筑物特征点;然后采用面向对象的思想构建空间投票矩阵来度量每一个像素点属于建筑物区域的概率,从而提取出建筑物区域边界;最后在提取的建筑物区域内应用形态学建筑物指数实现建筑物信息的自动提取。实验结果表明,本文方法能够高效、高精度地完成复杂场景下的建筑物信息提取,且提取结果的正确性和完整性都优于效果较好的PanTex算法。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 建筑物提取 GABOR小波变换 面向对象 空间投票矩阵 形态学建筑物指数
一种结合MBI和SLIC算法的遥感影像建筑物提取方法 预览
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作者 魏旭 高小明 +1 位作者 岳庆兴 郭正胜 《测绘与空间地理信息》 2019年第10期100-103,共4页
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
关键词 形态学建筑物指数 超像素分割 建筑物提取
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基于特征压缩激活Unet网络的建筑物提取
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作者 刘浩 骆剑承 +4 位作者 黄波 杨海平 胡晓东 徐楠 夏列钢 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2019年第11期1779-1789,共11页
自动提取城市建筑物对城市规划、防灾避险等行业应用具有重要意义,当前利用高空间分辨率遥感影像进行建筑物提取的卷积神经网络在网络结构和损失函数上都存在提升的空间。本研究提出一种卷积神经网络SE-Unet,以U-Net网络结构为基础,在... 自动提取城市建筑物对城市规划、防灾避险等行业应用具有重要意义,当前利用高空间分辨率遥感影像进行建筑物提取的卷积神经网络在网络结构和损失函数上都存在提升的空间。本研究提出一种卷积神经网络SE-Unet,以U-Net网络结构为基础,在编码器内使用特征压缩激活模块增加网络特征学习能力,在解码器中复用编码器中相应尺度的特征实现空间信息的恢复;并使用dice和交叉熵函数复合的损失函数进行训练,减轻了建筑物提取任务中的样本不平衡问题。实验采用了Massachusetts建筑物数据集,和SegNet、LinkNet、U-Net等模型进行对比,实验中SE-Unet在准确度、召回率、F1分数和总体精度4项精度指标中表现最优,分别达到0.8704、0.8496、0.8599、0.9472,在测试影像中对大小各异和形状不规则的建筑物具有更好的识别效果。 展开更多
关键词 高空间分辨率遥感影像 Massachusetts建筑物数据集 建筑物提取 深度学习 卷积神经网络 SE-Unet 损失函数
复杂城区建筑物和植被分类研究
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作者 赵翠晓 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第S1期181-185,共5页
针对城市复杂环境点云数据中建筑物和植被较难分离的问题,提出利用二者高度、面积、坡度等信息先将建筑物分离,再利用建筑物结果作为约束,较为准确地将二者进行分离的方法。首先将倾斜摄影密集匹配点云数据进行插值生成DSM,针对非地面点... 针对城市复杂环境点云数据中建筑物和植被较难分离的问题,提出利用二者高度、面积、坡度等信息先将建筑物分离,再利用建筑物结果作为约束,较为准确地将二者进行分离的方法。首先将倾斜摄影密集匹配点云数据进行插值生成DSM,针对非地面点集,依据建筑物规则特征,将其从地物中首先分割出来。其次,利用最小二乘拟合平面法获得近似建筑物屋顶的拟合平面,经过边界优化得到准确建筑物边界。最终将建筑物作为约束条件,提取植被信息。实验结果表明本文提出的方法较面向对象法有更好的分类结果,且能得到地物三维信息,具有较强实用性。 展开更多
关键词 分类 建筑物提取 植被提取
融合高阶信息的遥感影像建筑物自动提取 预览
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作者 王舒洋 慕晓冬 +2 位作者 杨东方 贺浩 郑玉航 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2474-2483,共10页
针对遥感影像中建筑物目标与背景环境区分度低而造成的提取效果较差的问题,本文提出了融合高阶信息的编解码网络方法以改善建筑物自动提取的精度。首先,针对遥感影像建筑提取任务,使用深度编解码网络完成对建筑物目标的低阶语义特征提取... 针对遥感影像中建筑物目标与背景环境区分度低而造成的提取效果较差的问题,本文提出了融合高阶信息的编解码网络方法以改善建筑物自动提取的精度。首先,针对遥感影像建筑提取任务,使用深度编解码网络完成对建筑物目标的低阶语义特征提取;其次,使用多项式核完成对深度网络中间特征图的高阶描述,以提升网络对于模糊特征的辨识能力;最后,将低阶特征与高阶特征级联后,送入编解码网络的末端,得到对建筑物的分割结果。在Massachusetts Buildings数据集上进行试验,其召回率、准确率和F1-score指标分别达到了85.1%,77.5%和80.9%,综合指标F1-score相比于基础深度编解码网络提升约4%。本文所提方法改进了编解码器网络对于遥感影像建筑物自动提取任务的表现性能,能够更加精确地提取与背景区分度较低的建筑物目标,具有良好的实用价值。 展开更多
关键词 遥感 建筑物提取 高阶信息 编解码器网络 语义分割
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小数据集中的小型建筑物提取方法研究
7
作者 杨旭勃 田金文 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第10期51-55,共5页
遥感卫星影像一般尺寸较大,而包含有小型建筑物的区域占比较小,如果采用滑动切块扩增数据样本的方法,大部分切片中没有目标,而构建包含大量小建筑物的大型数据集费工费时。常规的方法在高分辨率卫星影像上提取小型建筑物非常困难,研究... 遥感卫星影像一般尺寸较大,而包含有小型建筑物的区域占比较小,如果采用滑动切块扩增数据样本的方法,大部分切片中没有目标,而构建包含大量小建筑物的大型数据集费工费时。常规的方法在高分辨率卫星影像上提取小型建筑物非常困难,研究适用于小规模数据集的小型建筑物提取任务的提取方法具有重要理论意义和应用价值。本文提出了一种轻量化的全连接分割网络ZF-FCN,使用较小的感受野获取更多局部信息,使用较少的最大池化操作避免剧烈的下采样,使用Lovász-Softmax损失解决样本不平衡问题,使网络训练更稳定也更好地优化交并比。最后构建了一个主要包含小型建筑物的小规模数据集,试验在对不同切块大小进行数据增强后进行。对比试验表明,ZF-FCN在建筑物提取任务上的表现优于FCN和U-Net。 展开更多
关键词 建筑物提取 全连接网络 感受野 语义分割 上采样
基于车载LiDAR点云的建筑物三维建模 预览
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作者 丁鹏文 徐泮林 田梦娜 《测绘与空间地理信息》 2019年第6期226-229,共4页
车载激光扫描技术作为一种新的数据采集方式,能够快速获取道路两侧建筑物和其他地物的位置、相关属性。实测点云数据丰富,信息量大,可应用于目前数字化城市的更新建设。本文将车载LiDAR点云数据作为研究的基础,将不同地物特征作为建筑... 车载激光扫描技术作为一种新的数据采集方式,能够快速获取道路两侧建筑物和其他地物的位置、相关属性。实测点云数据丰富,信息量大,可应用于目前数字化城市的更新建设。本文将车载LiDAR点云数据作为研究的基础,将不同地物特征作为建筑物自动提取算法的依据,来完成对建筑物点云的自动提取;本文以某校区部分地物为例,提取其建筑物点云,将VsurMap和3D Max组合,对建筑物进行三维建模。 展开更多
关键词 车载LiDAR点云 建筑物提取 三维建模
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基于改进U-net的遥感影像建筑物提取 被引量:1
9
作者 任欣磊 王阳萍 +1 位作者 杨景玉 高德成 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第22期187-194,共8页
针对在遥感影像建筑物提取过程中,建筑物与周围环境信息混淆导致提取精度下降的问题,提出了一种低维特征信息增强的改进U型卷积神经网络(U-net)模型,用于遥感影像建筑物的提取。借鉴医学影像分割中应用广泛的U-net模型对建筑物进行提取... 针对在遥感影像建筑物提取过程中,建筑物与周围环境信息混淆导致提取精度下降的问题,提出了一种低维特征信息增强的改进U型卷积神经网络(U-net)模型,用于遥感影像建筑物的提取。借鉴医学影像分割中应用广泛的U-net模型对建筑物进行提取;考虑到在网络传播过程中低维细节信息逐级削弱,在特征金字塔中的特征图与扩张路径同级上的特征融合前,先与上一层级的特征图进行融合,进一步优化了提取结果的边缘提取精度。在覆盖范围约340km~2的遥感影像数据集上进行实验,结果表明本文提出的方法在交并比、像素精度和Kappa系数3个指标上的均值分别达到83.9%、92.8%和83.6%,均优于模糊C均值、全卷积网络与经典U-net方法。 展开更多
关键词 遥感 建筑物提取 U-net 神经网络 低维特征
密集城区高分辨率遥感影像建筑物提取 被引量:1
10
作者 方鑫 陈善雄 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第4期79-83,共5页
建筑物在地理国情监测中是一个重要目标,快速、准确地提取城市建筑物可以带来巨大的经济价值。本文在前人针对城市区域的建筑物提取研究基础上,对现有提取方法存在的问题,提出了一种针对密集城区的面向对象自动化建筑物提取流程。首先... 建筑物在地理国情监测中是一个重要目标,快速、准确地提取城市建筑物可以带来巨大的经济价值。本文在前人针对城市区域的建筑物提取研究基础上,对现有提取方法存在的问题,提出了一种针对密集城区的面向对象自动化建筑物提取流程。首先利用高分辨率遥感影像得到阴影和建筑物初提取结果;然后利用阴影和建筑物的空间位置关系,建立筛选条件,对疑似建筑物区域过滤;最后通过图割算法来精确建筑物轮廓。通过使用武汉地区的两幅QuickBird影像进行算法验证试验,可得到准确的检测结果。本算法可应用于密集城区的建筑物检测,能够有效减少人工判图的工作量。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 面向对象 建筑物提取
基于MNF变换的高分辨遥感影像建筑物提取方法 预览
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作者 朱金山 宋珍珍 纪轩禹 《测绘与空间地理信息》 2019年第7期8-10,共3页
针对高分辨率遥感影像建筑物提取时易受噪声影响,且灰度共生矩阵仅通过单波段进行纹理特征提取导致信息不足等缺点,提出了利用最小噪声分离变换降维去噪,从而提高灰度共生矩阵纹理特征提取效果,并对影像进行双边滤波处理,最后,利用支持... 针对高分辨率遥感影像建筑物提取时易受噪声影响,且灰度共生矩阵仅通过单波段进行纹理特征提取导致信息不足等缺点,提出了利用最小噪声分离变换降维去噪,从而提高灰度共生矩阵纹理特征提取效果,并对影像进行双边滤波处理,最后,利用支持向量机算法提取融合了特征信息的多光谱影像中的建筑物信息的方法。实验结果表明,改进后的方法相对于传统方法对建筑物识别精度高、效果好。 展开更多
关键词 MNF变换 SVM 纹理特征 建筑物提取
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基于规则信息的无人机图像建筑物提取 预览
12
作者 张湘宇 李向新 +1 位作者 李万刚 孙路遥 《软件》 2019年第5期226-229,共4页
基于规则信息的无人机图像建筑物提取,首先要对待处理图像进行图像分割,经过大量的实验确定分割阈值为0.3,通过定义规则信息,解决了建筑物纹理特征与光谱特征与道路、裸地相似的问题,同时,将原始图像的提取结果和与进行主成分分析(PCA)... 基于规则信息的无人机图像建筑物提取,首先要对待处理图像进行图像分割,经过大量的实验确定分割阈值为0.3,通过定义规则信息,解决了建筑物纹理特征与光谱特征与道路、裸地相似的问题,同时,将原始图像的提取结果和与进行主成分分析(PCA)处理后的图像的提取结果进行对比,证明了PCA后的图像提取精度高达85%。 展开更多
关键词 无人机图像 阈值分割 规则信息 建筑物提取
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Faster-RCNN和Level-Set 结合的高分遥感影像建筑物提取 预览
13
作者 左俊皓 赵聪 +1 位作者 朱晓龙 任洪娥 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期439-447,共9页
目前Level-Set图像分割方法存在初始轮廓的确定受人为因素影响较大的问题,对目标被遮盖和目标与背景灰度值相近无法达到理想的分割效果。针对此问题,本文提出了利用Faster-RCNN网络模型确定目标初始轮廓和区域信息的先验水平集图像分割... 目前Level-Set图像分割方法存在初始轮廓的确定受人为因素影响较大的问题,对目标被遮盖和目标与背景灰度值相近无法达到理想的分割效果。针对此问题,本文提出了利用Faster-RCNN网络模型确定目标初始轮廓和区域信息的先验水平集图像分割方法,搭建Caffe深度学习框架训练Faster-RCNN网络模型;通过有监督学习的方式在IAILD数据集上训练模型,检测出目标建筑物并初步提取建筑物的轮廓,并将其与形状先验的Level-Set算法结合。对比实验结果表明,本文方法解决了Level-Set算法中图像分割结果初始轮廓受人为标记框选的影响较大的问题,能够更好地完成被遮挡建筑物的分割,对于目标建筑和背景灰度值相近也能达到更好的分割效果。 展开更多
关键词 Faster-RCNN LEVEL-SET 深度学习 建筑物提取
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基于极化特征和纹理特征的PolSAR影像建筑物提取方法 预览
14
作者 马肖肖 程博 +2 位作者 刘岳明 崔师爱 梁琛彬 《中国科学院大学学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期682-693,共12页
极化合成孔径雷达(PolSAR)以其多参数、多通道、多极化、信息记录更加完整等特点,在城市地物提取领域中发挥着重要作用,并已成为遥感影像研究领域的热点。选择覆盖苏州市的Radarsat2影像,利用极化非相干分解法和灰度共生矩阵法分别提取1... 极化合成孔径雷达(PolSAR)以其多参数、多通道、多极化、信息记录更加完整等特点,在城市地物提取领域中发挥着重要作用,并已成为遥感影像研究领域的热点。选择覆盖苏州市的Radarsat2影像,利用极化非相干分解法和灰度共生矩阵法分别提取19种极化特征和8种纹理特征,通过分析建筑物、植被和水体的极化特征和纹理特征进行特征组合,结合主成分分析法(PCA)和支持向量机法(SVM)对城市建筑物进行提取,并定量评估精度。结果表明:基于极化特征的建筑物提取精度最高为92. 4%;基于纹理特征的提取精度最高为88. 9%;极化特征与纹理特征相结合可以提高精度,最高精度为93. 7%;PCA特征融合算法具有较高的运算效率,同时提高了精度。 展开更多
关键词 极化分解 极化特征 POLSAR 建筑物提取 PCA特征融合
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一种机载LiDAR数据的建筑物点云提取方法 预览
15
作者 曹鸿 卫苗苗 霍晓龙 《绿色环保建材》 2019年第9期132-133,共2页
LiDAR技术是快速获取地形三维数据的新型测量手段,也是近年来'数字城市'建设的重要方法,而对建筑物的提取是'数字城市'建设的关键步骤。为了从原始机载点云中有效地提取出城市建模所需要的建筑物点云,本文在介绍点云数... LiDAR技术是快速获取地形三维数据的新型测量手段,也是近年来'数字城市'建设的重要方法,而对建筑物的提取是'数字城市'建设的关键步骤。为了从原始机载点云中有效地提取出城市建模所需要的建筑物点云,本文在介绍点云数据预处理方法的基础上,提出了结合面积与斜率两特征参数的分类算法,实现了高大植被与建筑物点云的有效分离,完成了建筑物点云的提取。通过设定合理的面积阈值与斜率阈值,结合具体的数据通过该算法获得了较好的提取效果,并对提取方法及效果进行了客观分析与评价。 展开更多
关键词 机载LIDAR 滤波 建筑物提取
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一种改进型U-Net遥感影像建筑物提取 预览
16
作者 吕道双 《测绘》 2019年第5期231-234,共4页
建筑物作为重要的人工地物,由于其在影像中所处的环境背景复杂,在提取的过程中容易出现地物遮挡、同物异谱和异物同谱等现象,导致建筑物提取精度不够高。针对此问题,本文提出一种新的网络结构用于建筑物提取,将密集连接网络和U-Net相结... 建筑物作为重要的人工地物,由于其在影像中所处的环境背景复杂,在提取的过程中容易出现地物遮挡、同物异谱和异物同谱等现象,导致建筑物提取精度不够高。针对此问题,本文提出一种新的网络结构用于建筑物提取,将密集连接网络和U-Net相结合(称为DU-Net),在网络中使用了很多的短连接以增大网络中信息的流动性,在此基础上密集连接结构可以很大程度降低网络参数量。通过测试表明本文提出的网络结构在精度、召回率及交并中均取得较好的结果。 展开更多
关键词 建筑物提取 遥感影像 U-Net 密集连接
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遥感影像建筑物提取的卷积神经元网络与开源数据集方法 预览 被引量:2
17
作者 季顺平 魏世清 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期448-459,共12页
从遥感图像中自动化地检测和提取建筑物在城市规划、人口估计、地形图制作和更新等应用中具有极为重要的意义。本文提出和展示了建筑物提取的数个研究进展。由于遥感成像机理、建筑物自身、背景环境的复杂性,传统的经验设计特征的方法... 从遥感图像中自动化地检测和提取建筑物在城市规划、人口估计、地形图制作和更新等应用中具有极为重要的意义。本文提出和展示了建筑物提取的数个研究进展。由于遥感成像机理、建筑物自身、背景环境的复杂性,传统的经验设计特征的方法一直未能实现自动化,建筑物提取成为30余年尚未解决的挑战。先进的深度学习方法带来新的机遇,但目前存在两个困境:①尚缺少高精度的建筑物数据库,而数据是深度学习必不可少的“燃料”;②目前国际上的方法都采用像素级的语义分割,目标级、矢量级的提取工作亟待开展。针对于此,本文进行以下工作:①与目前同类数据集相比,建立了一套目前国际上范围最大、精度最高、涵盖多种样本形式(栅格、矢量)、多类数据源(航空、卫星)的建筑物数据库(WHUbuildingdataset),并实现开源;②提出一种基于全卷积网络的建筑物语义分割方法,与当前国际上的最新算法相比达到了领先水平;③将建筑物提取的范围从像素级的语义分割推广至目标实例分割,实现以目标(建筑物)为对象的识别和提取。通过试验,验证了WHU数据库在国际上的领先性和本文方法的先进性。 展开更多
关键词 建筑物提取 语义分割 实例分割 卷积神经元网络 深度学习
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一种结合数字表面模型的建筑物提取方法 预览
18
作者 王子明 《地理空间信息》 2019年第1期38-40,124共4页
以数字表面模型(DSM)影像为辅助,提出了一种结合基于对象和基于知识的建筑物提取方法。首先利用DSM辅助多尺度分割,有助于分割完整的建筑区域;然后利用3种规则进行建筑物提取;最后利用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)标准数据集影像进行... 以数字表面模型(DSM)影像为辅助,提出了一种结合基于对象和基于知识的建筑物提取方法。首先利用DSM辅助多尺度分割,有助于分割完整的建筑区域;然后利用3种规则进行建筑物提取;最后利用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)标准数据集影像进行实验验证。结果表明,该方法可有效提取建筑物,得到高精度的提取结果,错提率与漏提率分别为6.26%与7.43%。 展开更多
关键词 DSM 建筑物提取 多尺度分割
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基于混沌布谷鸟优化的二维Tsallis交叉熵建筑物遥感图像分割 预览
19
作者 吴一全 周建伟 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2019年第1期22-31,共10页
为了进一步提升建筑物遥感图像分割的准确性和运算速度,本文提出了基于混沌布谷鸟优化的二维Tsallis交叉熵的建筑物遥感图像分割方法。首先给出了二维Tsallis交叉熵的阈值选取公式,然后将Logistic混沌映射引入布谷鸟算法,进一步加快布... 为了进一步提升建筑物遥感图像分割的准确性和运算速度,本文提出了基于混沌布谷鸟优化的二维Tsallis交叉熵的建筑物遥感图像分割方法。首先给出了二维Tsallis交叉熵的阈值选取公式,然后将Logistic混沌映射引入布谷鸟算法,进一步加快布谷鸟算法的收敛速度,最后通过该混沌布谷鸟算法优化基于二维Tsallis交叉熵的阈值寻找过程,并以得到的最优阈值分割建筑物遥感图像。大量实验结果表明,与二维倒数交叉熵法、二维Tsallis熵法、基于混沌粒子群优化的二维Tsallis灰度熵法等方法相比较,本文方法分割的目标更为准确,细节更为清晰,且运算时间更短。 展开更多
关键词 建筑物提取 遥感图像 图像分割 阈值选取 布谷鸟算法 Tsallis交叉熵
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基于局部高程差异的建筑物提取算法 预览
20
作者 王子明 《地理空间信息》 2019年第5期73-74,80,I0003共4页
传统算法直接使用数字表面模型(DSM)进行建筑物提取,忽略了地形影响,只适用于地形变化较小的区域。针对该问题,提出了一种基于局部高程差异的建筑物提取算法。利用地物相对于局部区域的高程差异来反映地物高度,再运用基于知识的提取算... 传统算法直接使用数字表面模型(DSM)进行建筑物提取,忽略了地形影响,只适用于地形变化较小的区域。针对该问题,提出了一种基于局部高程差异的建筑物提取算法。利用地物相对于局部区域的高程差异来反映地物高度,再运用基于知识的提取算法提取建筑物。实验结果表明,该算法具有较高的精度,比SVM算法降低了1.18%的误提率和6.51%的漏提率。 展开更多
关键词 DSM 建筑物提取 多尺度分割
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