高分辨率影像城区建筑物提取研究.pdf

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1、第41卷第1O期西北农林科技大学学报(自然科学版)VoL41No．102013年1O月JournalofNorthwestA&FUniversity(Nat．Sci．Ed．)0ct．2O13网络出版时间：2013—092216：57网络出版地址：http：／／www．cnki．net／kcms／detail／61．1390．S．20130922．1657．004．html_．．】L_一同Cj分辨率影像城区建筑物提取研究刘海飞，常庆瑞，李粉玲(西北农林科技大学资源环境学院，陕西杨凌712100)[摘要]【目的】探讨高分

2、辨率遥感影像城区建筑物提取方法，为快速获取城区建筑物分布和辅助制订城区发展规划提供参考。【方法】以陕西杨凌西北农林科技大学北校区为研究对象，采用知识规则与支持向量机(Supportvectotmachines，SVM)相结合的面向对象分析方法，从QuickBird影像中提取建筑物，并与基于SVM的面向对象分析方法及传统的基于像元的分类方法进行比较。【结果】采用知识规则与SVM相结合的面向对象分析方法所得的分类结果表明，提取建筑物总体精度达到9O．68％，Kappa系数为0．81，较基于SVM的面向对象分析方法、SVM

3、、最大似然法、K均值法总体精度分别提高了1O．38，15．31，26．4和29．2。【结论】基于知识规则和SVM相结合的面向对象分析方法精度高、速度快，可快速获取建筑物的分布情况。[关键词]高分辨率；知识规则；支持向量机；多尺度分割；面向对象；精度评价[中图分类号]TP751．1[文献标志码]A[文章编号]1671—9387(2013)10—0221—07UrbanbuildingextractionfrOrnhigh-resolutionmulti—spectralimagewithobject—orientedc

4、lassificationLIUHal—fei，CHANGQing—rui，LIFen—ling(CollegeofNaturalResourcesandEnvironment，NorthwestA&FUniversity，gangling，Shaanxi712100，China)Abstract：[Objective]Thisstudyexploredthemethodofurbanbuildingextractiontohelpgetbuildingdistributionsfasterandmakebetter

5、urbanplan．【Method]ThestudyextractedthebuildingrooffromQuickBirdimageofnorthcampusofNorthwestA&FUniversityusingobject—orientedclassificationwithrulesandsupportvectormachine．Theclassificationresultwascomparedwithobject—orientedclassificationusingSVMandtraditiona1

6、methodsbasedonpixels．[Result]Classificationresultsshowedthattheoverallclassifieationaccuracyofobect—orientedclassificationusingrulesandSVMwas90．68V0，10．38，15．31，26．4，and29．29／6higherthanobject—orientedclassificationusingSVM，SVMclassifier，maxi—mumlikelihoodclass

7、ifierandK—Meansclassier，respectively．[Conclusion]Object—orientedclassificationU—singrulesandSVMledwasanefficientwaytogetbuildingdistributions．Keywords：high—resolution；rules；SVM；multi—resolutionsegmentation；object—oriented；accuracyas—sessment建筑物是一类极其重要的人工地物目标，如何

8、展及其在城区建筑制图等相关领域的应用有重要意从高空间分辨率遥感影像中高效地识别和提取建筑义Ⅲ。但由于高分辨率影像背景信息复杂，同物异物信息，对于推动高分辨率影像信息挖掘技术的发谱和同谱异物现象严重，应用传统基于像元的分类[收稿日期]2012】212[基金项目]国家自然科学基金项目(30872073)；国家“973”重点基础研究发展计划项目(20