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 刘勇 宋起 张宏刚 徐安建 徐波
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 基于对象影像分析 建筑物 多层次模型 特征选择
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 111-122
• 页数: 12页
• 分类号: TP79
• 字数: 8576字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2019.03.15

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘勇	兰州大学资源环境学院	73	917	17.0	27.0
2	党涛		5	12	2.0	3.0
6	宋起		6	8	2.0	2.0
7	徐安建		6	26	3.0	5.0
8	徐波		3	2	1.0	1.0
9	张宏刚		3	19	2.0	3.0