与传统的信息提取方法相比；将机器学习算法应用到遥感影像信息提取中；可以提高结果的精度；文章以WorldView-2遥感影像为例；首先利用多尺度分割选取最优分割尺度；获得影像对象；在基于对象的基础上利用特征空间优选工具获得最优特征子集；最后利用J48算法、随机森林算法对建筑物提取的效果进行分析；实验结果表明:J48算法在高分辨率影像建筑物提取中有更好地效果；
如何自动地从高分辨率遥感影像中提取建筑物等人工目标是高分辨率遥感影像处理与理解领域的一个热点与难点问题,建筑物作为人类改变自然界的标志性地物之一,其各种信息的快速自动提取是地形测图和城市地理数据更新的重要步骤,也是衡量人类活动的主要因素之一。本文提出了影像-基元-目标的影像分析方法,首先对高分辨率遥感影像进行特征提取,通过聚类方法形成不同基元,在此基础上对相应的基元特征进行分析及建筑物模式的匹配,完成建筑物的自动提取过程,相应方法也可以推广到其他目标地物的识别过程。
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