用于高分辨率SAR影像建筑物提取的对象级高亮特征描述方法

发布时间：2018-10-26 21:19

【摘要】：合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像分辨率的不断提高为建筑物提取提供了有效的数据支持,而传统像素级方法,提取建筑物的效果较差,精度较低。通过分形网络演化分割算法(fractal net evolution approach,FNEA)获取分析单元,利用对象级分析单元与邻近环境之间的上下文特征,提出了高亮邻接强度特征(highlight adjacent intensity,HAI)与亮点散射密度特征(shining point distribute density,SDD)的概念,然后结合上述两种特征进行对象级建筑物的提取。最后通过几组实验验证了基于面向对象特征方法比面向像素特征方法对高分辨率SAR建筑物提取具有更好的效果、更高的精度。
[Abstract]:The continuous improvement of the resolution of synthetic Aperture Radar (synthetic aperture radar,SAR) image provides effective data support for building extraction, but the traditional pixel level method is of poor effect and low precision. The fractal network evolution segmentation algorithm (fractal net evolution approach,FNEA) is used to obtain the analysis unit. Using the contextual features between the object level analysis unit and the adjacent environment, the high brightness adjacent strength feature (highlight adjacent intensity,) is proposed. The concept of HAI) and the feature of luminescent scattering density (shining point distribute density,SDD) are used to extract the object-level buildings based on the above two features. Finally, several experiments show that the object-oriented feature method is more effective and accurate than the pixel oriented feature method in the extraction of high-resolution SAR buildings.
【作者单位】： 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;
【基金】：国家教育部博士点基金资助项目(20120141120041) 国家自然科学基金资助项目(41301517)~~
【分类号】：TU19;P225.1

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2296975