基于SLICO的无人机影像建筑物对象提取

• 作者: 廖学燕 施富强 李锋 谢博
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 建筑物提取 无人机影像 Inpho 点云 SLICO 随机森林
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 技术热点研究
• 页码范围: 24-29
• 页数: 6页
• 分类号: P231
• 字数: 4247字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2020.06.006

摘要

提出一种基于超像素分割算法与随机森林算法的无人机影像建筑物提取,利用INPHO软件生成正射影像和点云数据,并用点云数据进行反距离插值运算和波段运算生成归一化数字模型(nDSM)影像.将正射影像与nDSM影像进行波段合成并仅对正射影像采用基于SLICO算法分割生成超像素,选择相应的特征利用随机森林分类器进行分类,从而得到建筑物的提取结果.研究结果表明密集的影像匹配点云生成的nDSM影像进行建筑物提取时,可有效地对农村区域和城市区域的建筑物进行提取,同时避免了面向对象方法中最佳分割尺度难以选择的问题,取得了较好的建筑物提取效果,降低了建筑物提取的成本.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施富强		25	133	6.0	11.0
5	廖学燕		15	38	4.0	5.0
6	李锋		10	113	3.0	10.0
7	谢博		3	0	0.0	0.0