基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取及其高度计算

• 作者: 冯德俊 宋旭东 张星星 曹文峰
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高分遥感影像 侧面信息提取 图像分割法 LVQ神经网络 高度物理模型
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: "世景杯"第二届全国注册测绘师优秀论文
• 页码范围: 296-300
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 字数: 3242字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2020.03.004

摘要

本文选取成都市某一区域建筑物A、B为研究对象,采用分辨率为0.61 m的Quick bird影像,运用图像分割法和LVQ神经网络算法,提取建筑物侧面信息,根据假设法原理,构建高度计算物理模型,求取建筑物高度.对比实测数据,结合可能影响实验结果的实地因素、遥感影像因素进行精度分析与评价,探讨基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取和高度计算的方法.结果表明,LVQ神经网络算法在建筑物侧面提取和高度计算中有更好的应用价值,精度高达94％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯德俊	西南交通大学地球科学与环境工程学院	38	262	9.0	15.0
2	宋旭东		1	0	0.0	0.0
3	曹文峰	西南交通大学地球科学与环境工程学院	1	0	0.0	0.0
4	张星星		1	0	0.0	0.0