基于半监督鉴别分析的高分辨率SAR影像建筑区提取

发布时间：2017-11-15 09:40

  本文关键词：基于半监督鉴别分析的高分辨率SAR影像建筑区提取

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【摘要】：针对建筑物在城市化发展规划、地理国情信息系统更新、数字化城市以及军事侦察等方面的迫切要求,提出将半监督鉴别分析(Semi-supervised Discriminant Analysis,SDA)算法应用于高分辨率SAR影像的建筑区提取中,实现快速提取建筑区信息以及提高城市地物目标识别能力。以Radarsat-2影像和TerraSAR-X影像为实验数据,基于灰度共生矩阵计算影像的各种纹理特征;结合SDA算法进行特征提取,并以新特征作为大津法(Otsu)的输入提取建筑区;最后对分类结果进行后处理。实验结果与线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法和局部保持投影(Local Preserving Projection,LPP)算法进行比较,结果表明:SDA算法具有较强的泛化能力,在先验类别信息较少时,适用于高分辨率SAR影像的特征提取,可以快速有效地提取建筑区信息。
【作者单位】： 中国科学院遥感与数字地球研究所数据深加工部;中国科学院大学电子电气与通信工程学院;中国土地勘测规划院遥感所;
【基金】：国家自然科学基金项目“高分辨率SAR图像典型地物目标样本特征提取和识别研究”(61372189) 国家科技合作专项项目(2012DFA20930)资助
【分类号】：TU984;TN957.52
【正文快照】： 1引言建筑区提取作为城市土地利用监测的重要组成部分,在城市规划管理以及军事上有着重要的作用。尤其是在中国新型城市化进程中,建筑区迅猛增加,如何实现快速地对国家土地进行监管是目前面临的主要问题。近年来,随着高分辨率雷达卫星的迅速发展,获取全天时全天候的数据十分便

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1 呙维;胡涛;廖明生;陈呈辉;;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[J];武汉大学学报(信息科学版);2014年02期

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本文编号：1189261