边缘检测与面向对象结合的高分影像建筑物提取

• 作者: 卢兴 陈晓勇
• 来源期刊: 江西科学
• 关键词: 建筑物提取 高分影像 面向对象 多尺度分割 边缘检测
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 数理科学
• 页码范围: 220-224,231
• 页数: 6页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.13990/j.issn1001-3679.2018.02.005

摘要

随着遥感影像分辨率的不断提升,影像中地物目标的细节变得更加清晰.由于早期影像分辨率较低,图像模糊,影像处理主要参考光谱信息,忽略了空间信息,提取精度一般.为了提高高分影像中建筑物的提取精度,充分利用光谱、空间、纹理3类信息,研究了基于面向对象的高分影像建筑物提取,并将基于改进Canny算子的多尺度分割与多规则相结合提取建筑物,最后用样本区验证精度.研究结果表明,该方法对高分影像建筑物的提取效果较好.与常规面向对象相比,方法对建筑物提取精度明显提升,且能更加充分的利用影像的空间信息与纹理信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓勇	东华理工大学测绘工程学院	52	331	9.0	15.0
5	卢兴	东华理工大学测绘工程学院	2	12	2.0	2.0