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1、结合高分辨率多光谱影像和LiDAR数据提取城区建筑物12谭衢霖，王今飞(1北京交通大学土木建筑工程学院，北京100044；2DepartmentofGeography,TheUniversityofWesternOntario,London,N6G5C2,Canada)摘要：本文结合IKONOS影像和LiDAR数据，应用面向对象分类分析方法试验提取高分辨率多光谱卫星影像城区建筑物。处理流程包括如下步骤：（1）影像融合增强；（2）影像分割；（3）影像对象分类；（4）建筑物对象几何形状规则化处理。试验结果表明，面向对象分类分
2、析是一种适于利用高空间分辨率遥感影像数据进行大比例尺城区细部结构制图的有效方法。该方法对于快速获取城区建筑物分布和辅助制订城区发展规划具有应用价值。关键词：高分辨率；面向对象；分割；分类中图分类号：P407.8文献标识码：A文章编号：BuildingExtractionUsingHighResolutionMulti-spectralImageandLidarData12TanQulin,WangJinfei(1.SchoolofCivilEngineering,BeijingJiaotongUniversity,Bei
3、jing,100044;2.DepartmentofGeography,TheUniversityofWesternOntario,London,N6G5C2,Canada)Abstract:Inthepaper,theobject-orientedimageanalysismethodwasappliedtobuildingroofmappingusingIKONOSmulti-spectralimagescombinedwithLidardata.Theschemetoproducethevectorbuilding
4、-polygonsincludesthefollowingsteps:(1)imagefusionandderivationofancillaryinputdata,(2)segmentationofprocesseddatalayersintoimageobjects,(3)classificationofimageobjects,and(4)geometricalregularizationofclassifiedbuildingobjectpolygons.Theexperimentalresultsshowtha
5、tobject-orientedclassificationanalysisisaneffectivemethodforlarge-scaledetailedurbanstructuremappingusingveryhigh-resolutionremotesensingimages.Theproceduremaysuitoverallinvestigationofurbanbuildingdevelopmentandplanning.Keywords:Highresolution;Object-oriented;Se
6、gmentation;Classification收稿日期：修订日期：基金项目：国家自然科学基金项目（40801121,51078020）；中央高校基本科研业务费专项项目（2009JBM067）作者简介：谭衢霖（1975-），男，江西宁都人，博士，副教授，从事摄影测量与遥感专业教学科研工作。城区建筑物提取仍尚需进一步研究。基于上1概述述研究背景，本文作者在国家留学基金委公利用卫星遥感影像提取城区建筑物仍派出国访问学者（加拿大西安大略大学）研是一个挑战性的研究课题。高空间分辨率数修项目资助下，结合加拿大安大略省伦敦市据可以
7、提供地面地物的空间结构细节信息，城区高分辨率多光谱卫星Ikonos影像和而多光谱数据则可以提供地物目标的丰富LiDAR数据，综合高空间分辨率全色通道的的颜色信息。因此，高空间分辨率影像的地地物精细结构特征、低空间分辨率多波段多物空间结构特征和多波段影像的多光谱特光谱色调特征和地表地物的高度分布特征，征信息是计算机提取或分类城区建筑物的应用面向对象分析方法提取非规则排列分两个非常重要的特征。但是，常用的商业卫布的城区建筑物，获得城区建筑物的分布星遥感影像数据如SPOT、IKONOS和（形状和位置）状况以及建筑物的高度。Qu
8、ickBird，高空间分辨率数据仅仅是全色通2方法与试验道，而多光谱数据通道往往具有较低的空间分辨率。已有研究表明，仅使用全色数据或研究区位于加拿大西安大略大学校园仅用多光谱数据进行城区建筑物提取制图西北部。试验数据包括：2004年4月15日获都存在分类精度不高的问题[1]。另一方面，取的1m全色和4m多光谱IKON
