一种像素与对象相结合的林区建筑物识别方法

• 作者: 刘倩 胡心雨 李晓彤 覃先林
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: GF-2数据 林区 建筑物识别 支持向量机 影像分割
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 遥感应用
• 页码范围: 1350-1357
• 页数: 8页
• 分类号: TP75|TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.6.1350

摘要

针对林区建筑物遥感监测技术需求,为构建GF-2数据在林区建筑物识别中的应用方法,选取蜀南竹海风景名胜区为研究区,根据所选区域建筑物的GF-2影像特征,研究形成了像素级和对象级相结合的林区建筑物识别方法.首先利用基于递归特征消除法的随机森林算法对预处理后的GF-2影像进行特征筛选;然后通过对比支持向量机和随机森林分类器识别的建筑物结果,选用支持向量机分类器所得研究区建筑物作为像素级识别结果;融合像素级建筑物识别结果和多尺度分割得到的影像对象,识别出该研究区建筑物目标.结果表明:利用支持向量机分类器进行像素级建筑物识别,其结果的正确率、完整率和质量均高于随机森林分类器;提出的像素级和对象级相结合的建筑物识别方法既保留了简单易行的优势,也避免了椒盐现象,在正确率、完整率和质量上均比像素级方法和对象级方法有所提高,在质量上分别比像素级方法和对象级方法提高了 0.20和0.13,该方法可为主管单位有效监管林区内违规建筑物提供技术支撑.