用于数字表面模型建筑物分割的LS-ORTSEG方法

发布时间：2018-06-24 00:52

  本文选题：数字表面模型 + 建筑物分割　； 参考：《华南理工大学学报(自然科学版)》2017年03期

【摘要】：基于数字表面模型(DSM)的建筑物分割是遥感三维城市建模的关键技术之一.为解决DSM分割中因地形起伏和边界处干扰物等引起的建筑物分割精度低的问题,文中提出一种层次化的建筑物分割方法 LS-ORTSEG.该方法首先利用水平集方法初步提取各个潜在的建筑物区域,对各潜在区域进行适当扩展,进而针对扩展区域利用一种基于多重随机纹理模型的分割方法进行精细分割,进一步优化建筑物局部边界分割结果.实验表明,文中方法能够有效提高建筑物分割精度.
[Abstract]:Building segmentation based on digital surface model (DSM) is one of the key technologies in remote sensing 3D urban modeling. In order to solve the problem of low precision of building segmentation caused by terrain fluctuation and boundary disturbance in DSM segmentation, a hierarchical building segmentation method, LS-ORTSEG, is proposed in this paper. Firstly, the level set method is used to extract each potential building area, and the potential area is expanded appropriately. Then, a segmentation method based on multiple random texture model is used to segment the extended region. The local boundary segmentation results are further optimized. Experimental results show that the proposed method can effectively improve the building segmentation accuracy.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61601135) 黑龙江省自然科学基金重点资助项目(ZD201216)~~
【分类号】：TP751

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本文编号：2059227