多尺度SLIC-GMRF与FCNSVM联合的高分影像建筑物提取

编号 zgly0001694186

文献类型 期刊论文

文献题名 多尺度SLIC-GMRF与FCNSVM联合的高分影像建筑物提取

作者 井然  宫兆宁  朱文定  关鸿亮  赵文吉  张涛 

作者单位 首都师范大学资源环境与旅游学院  三维信息获取与应用教育部重点实验室  资源环境与地理信息系统北京市重点实验室  国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2020年01期

年份 2020 

分类号 TP751  TP18 

关键词 遥感  建筑物提取  影像分割  FCN神经网络  支持向量机  高分辨率遥感影像 

文摘内容 遥感影像建筑物提取具有重要的应用价值。然而,高分辨率遥感影像中细节信息繁多、特征复杂,增加了建筑物提取难度。针对这一问题,本文提出一种基于多尺度SLIC-GMRF和FCNSVM的建筑物提取方法,一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物提取能力。首先,利用多尺度SLIC-GMRF分割算法确定初始建筑物区域,然后,充分利用FCN神经网络在语义分割中的优势抽取建筑物特征,最后,结合提取出的建筑物特征训练SVM分类器细化建筑物提取结果,通过3种控制实验,两种对比方法得出以下结论:SLIC分割算法影响初始分割结果;SVM分类器影响建筑物细部提取;FCN特征影响SVM分类器性能。对于特征清晰、遮挡干扰较少的研究区,本文方法能够较好提取影像中的建筑物,查准率、查全率、质量指标均优于对比方法,对建筑物复杂分布的研究区同样能够取得较好的提取效果。