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基于属性滤波和上下文分析的高分辨遥感图像建筑物提取方法

蒋李兵 王壮 郁文贤

蒋李兵, 王壮, 郁文贤. 基于属性滤波和上下文分析的高分辨遥感图像建筑物提取方法[J]. 电子与信息学报, 2012, 34(12): 2985-2991. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00615
引用本文: 蒋李兵, 王壮, 郁文贤. 基于属性滤波和上下文分析的高分辨遥感图像建筑物提取方法[J]. 电子与信息学报, 2012, 34(12): 2985-2991. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00615
Jiang Li-Bing, Wang Zhuang, Yu Wen-Xian. Building Extraction from High Resolution Remote Sensing Image by Attribute Filtering and Context Analysis[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34(12): 2985-2991. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00615
Citation: Jiang Li-Bing, Wang Zhuang, Yu Wen-Xian. Building Extraction from High Resolution Remote Sensing Image by Attribute Filtering and Context Analysis[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34(12): 2985-2991. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00615

基于属性滤波和上下文分析的高分辨遥感图像建筑物提取方法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00615

Building Extraction from High Resolution Remote Sensing Image by Attribute Filtering and Context Analysis

  • 摘要: 遥感图像分辨率的提高在带来丰富细节的同时,也给传统的目标提取方法提出了新的挑战。该文根据建筑物目标的属性和上下文关系,提出了一种新的高分辨率遥感图像中建筑物目标提取方法。该方法首先以具有相似属性的连通像素为处理单元,依据地物对象间的属性差异,对遥感图像进行不同尺度的属性滤波;接着根据建筑物和阴影的自身属性特点,对上述属性滤波结果进行粗筛,形成备选目标集;最后,进一步考虑建筑物与其阴影间的上下文关系,从二者的方位角、相对位置和区域距离3方面对备选目标集进行筛选,完成建筑物提取。对居民区和工业区遥感图像的实验结果表明,该方法优于传统方法,可用于提取多种类型的建筑物。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-05-21
  • 修回日期:  2012-09-03
  • 刊出日期:  2012-12-19

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