提出了一种遥感图像半自动提取建筑物的方法。首先通过对建筑物边缘进行折线逼近和感知编组,可以得到其顶部大体结构。然后按照"二叉树"的数据结构,利用"超线"对建筑物影像进行区域分割。最后通过对分割后的区域进行相似性的统计并按照"二叉树"记录的分割顺序进行生长合并,从而得到了屋顶的边缘,实现了对平顶直角建筑物的提取。该方法能够充分利用区域的性质进行合并,稳定精确地提取建筑物。
为了从高分辨率遥感图像中完整提取建筑物区域,采用区域分割的原理,研究了建筑物自动检测的方法。该方法首先利用利用K-Mean分类方法将地物分为两类:人工地物类和非人工地物类,然后利用阴影、Mean Shift分割信息来剔除人工地物类中干扰区域,再根据形状分析来确定真实的建筑物区域。本文用上述方法对高分辨率航空影像进行了实验,实验结果证明了该方法有着较高的识别率、较好的准确性和鲁棒性,具有实用价值。
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