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摘要:
及时准确地获取城市建筑区域的空间分布及其变化信息对于城市规划、空间地理数据库建设及区域社会经济分析具有重要意义.本文提出一种基于多尺度Gabor变换和感知聚类方法即张量投票TV (Tensor Voting)相结合的自适应局部几何不变特征检测方法,并将其应用于高空间分辨率遥感影像建筑区域提取.首先,考虑到高分辨率遥感影像复杂的几何结构特征,使用Gabor滤波器组对影像进行多尺度多方向变换检测奇异性特征.然后,在感知聚类框架下,根据张量投票理论将不同方向子带系数位置编码为相应的二阶对称方向张量,为了突出影像几何特征,对不同尺度、不同方向子带中任意像素位置方向张量使用滤波器响应系数加权并求和完成多尺度特征融合.再次,对张量特征分解得到点结构与线结构显著性图并使用非极大抑制提取相应角点和曲线等局部几何特征,同时生成约束准则筛选角点以确定建筑物坐标.最后,利用概率密度估计结合局部角点特征生成全局概率密度场描述影像中像素从属于建筑目标的概率,并使用最大类间方差法(Otsu)阈值分割自动提取居民地多边形区域.使用分辨率分别为0.49m、0.98m的Google Earth及0.8m的高分二号等影像数据集进行实验,实验结果表明本文方法相对于已有的Harris和HSCD点检测算法,在建筑区域提取质量上(Quality)上分别提高了4.79%,5.96%;1.47%,3.76%和1.91%,4.08%.
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文献信息
篇名 高分辨率遥感影像建筑区域局部几何特征提取
来源期刊 遥感学报 学科
关键词 高分辨率遥感影像 几何特征提取 建筑区域检测 Gabor变换 张量投票 概率密度场 高分二号
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 中国遥感卫星
研究方向 页码范围 233-244
页数 12页 分类号
字数 7386字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曹建农 长安大学地质工程与测绘学院 25 223 8.0 14.0
3 李军军 长安大学地球科学与资源学院 3 1 1.0 1.0
6 朱莹莹 长安大学地球科学与资源学院 2 0 0.0 0.0
7 程贝贝 长安大学地球科学与资源学院 3 1 1.0 1.0
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高分二号
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
遥感学报
月刊
1007-4619
11-3841/TP
大16开
北京市安外大屯路中国科学院遥感与数字地球研究所
82-324
1986
chi
出版文献量(篇)
2330
总下载数(次)
13
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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