航测建筑物提取关键技术探讨
遥感卫星影像-建筑物提取方案
8.1建筑物提取意义高分辨率遥感影像中的建筑物提取对违建监测、城区自动提取、地图更新、城市变化监测、城市规划、三维建模、数字化城市建立等应用具有重要意义。
高分辨率遥感影像在提高地物光谱特征，突出地物结构、纹理和细节等信息的同时，也因为卫星观测角度问题造成地物遮挡，尺度的增大带来了严重的异物同谱问题，同时增加了影像的噪声，因而限制了建筑物提取的精度，使得目视解译方法仍然是最普遍使用的判读方法，它费时费力、精度难以保证的缺点严重制约了高分辨率遥感影像的大规模应用，造成影像数据的极大浪费。
深度学习是人工智能中机器学习发展的新阶段，有效的解决了对复杂对象特征的刻画和复杂场景的关联分析等问题。
面向高分辨率遥感影像建筑物提取的深度学习方法，可以自动提取建筑物的特征信息，实现高精度高效率的建筑物提取。
8.2建筑物提取数据需求为保证建筑物提取的精度，遥感影像的空间分辨率要求做0.5米以上，至少包括R、G、B 三个波段，包括但不限于WorldView-2遥感卫星数据、中国高景一号遥感卫星数据。
8.3建筑物提取方骤1.标记样本需求分析标记数据的数量和质量是决定最终提取的建筑物产品精度的关键因素。
深度学习算法是一种以数据为驱动的算法，在遥感大数据的环境下，利用深度学习算法实现建筑物高精度提取，首先要保证标记样本数据的数量、质量以及在空间上分布的合理性和对目标地物的代表性。
此外，深度学习算法能够根据训练样本自主学习目标地物的光谱和结构特征，无需对影像进行定量化处理，有效地保留了影像细节信息。
与传统样本库不同，深度学习算法要求样本库中样本的每个像素均具有一个独立的标号，且样本库的精度直接影响深度学习算法的精度。
因此，需设计准确、完善的标记数据样本库。
样本库的设计主要考虑标记样本的空间分布、时间分布、数据源、样本数量等影响因素。
2.基于目视解译的样本标记规范与流程设计深度学习模型的本质上是通过对先验知识的学习来实现对未知信息进行判定的算法。
航空影像中的建筑物提取与三维重建
航空影像中的建筑物提取与三维重建导言近年来，航空影像技术的迅猛发展和广泛应用，使得建筑物的提取和三维重建成为研究和实践的热点领域。
航空影像中的建筑物提取和三维重建具有重要的实用价值和应用前景，可以广泛应用于城市规划、环境监测、军事防卫等领域。
本文将从航空影像的获取、建筑物提取和三维重建三个方面进行探讨。
第一部分航空影像的获取航空影像的获取是进行建筑物提取和三维重建的基础，航空影像可以通过航拍或卫星遥感获取。
航拍是利用飞机或无人机等航空器携带遥感设备对地面进行影像捕获的过程。
卫星遥感利用地球同步轨道卫星进行影像捕获，可以提供较大范围的影像覆盖。
航拍和卫星遥感在建筑物提取和三维重建中都有自己的优势和适用范围。
航拍的精度较高，可以提供更清晰和细致的影像，其分辨率能够达到毫米级。
但航拍成本较高且受天气条件和环境因素的限制。
卫星遥感的成本相对较低，覆盖范围广，可以提供大范围的影像，适合于大规模的城市规划和环境监测。
但卫星遥感的分辨率有限，一般只能达到米级。
第二部分建筑物的提取建筑物提取是从航空影像中将建筑物与背景分离出来的过程，可以利用图像处理和机器学习等方法进行。
常用的建筑物提取方法包括阈值分割、边缘检测和特征提取等。
阈值分割是最简单的建筑物提取方法，通过对影像像素的灰度值进行阈值设定，将灰度值高于阈值的像素标记为建筑物像素。
但阈值分割方法对光照和影像质量的要求较高，容易受到光线变化等因素的干扰。
边缘检测方法通过寻找影像中不同灰度值之间的边缘来提取建筑物。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
边缘检测方法对噪声较敏感，需要进行降噪和边缘连接等处理。
特征提取方法通过提取建筑物的纹理、颜色和形状等特征来进行建筑物提取。
常用的特征提取算法包括灰度共生矩阵和主成分分析等。
特征提取方法能够克服光照变化的干扰，但对于复杂的建筑物形状提取效果较差。
第三部分三维重建建筑物的三维重建是将航空影像中的建筑物转化为三维模型的过程。
基于无人机航测技术的建筑物立面提取方法与应用
基于无人机航测技术的建筑物立面提取方法与应用随着科技的不断发展，无人机航测技术被广泛应用于建筑物立面提取。
无人机航测技术通过搭载特定设备的无人机，利用遥感和图像处理技术，实现了对建筑物立面的快速高效提取和分析。
本文将介绍一些基于无人机航测技术的建筑物立面提取方法，并探讨其在城市规划、建筑设计和文化遗产保护等领域中的应用。
无人机航测技术是利用无人机搭载的相机、激光雷达和其他传感器，对建筑物进行全方位的立体数据采集和处理的一种技术。
相比传统的测量方法，无人机航测技术具有成本低、效率高、数据精度高等优势。
针对建筑物立面提取，无人机航测技术主要通过航拍获取高分辨率的立体图像数据，并通过图像处理算法进行建筑物边缘线提取、纹理重建等步骤，最终实现建筑物立面的三维模型重建和立面提取。
在建筑物立面提取方法方面，无人机航测技术可以利用结构光、纹理分析以及点云数据处理等多种方法。
其中，结构光技术可通过激光扫描建筑物立面，测量距离信息并生成点云数据，再通过点云数据去提取立面的纹理等细节。
纹理分析方法主要基于图像处理和计算机视觉技术，通过对航拍图像进行分割、特征提取和模式识别等步骤，实现建筑物立面的纹理提取。
此外，点云数据处理方法可以将航拍获取的点云数据进行滤波、平面提取和曲线拟合等处理，完成立面的三维模型提取。
随着基于无人机航测技术的建筑物立面提取方法的不断发展和完善，其应用范围也越来越广泛。
在城市规划和建筑设计方面，建筑物立面的提取可以为土地规划、用地评估和建筑设计提供重要数据支持。
通过提取建筑物立面数据，可以实现对建筑物的高级分析，如建筑物体积计算、立面设计评估、太阳光照分析等。
此外，基于无人机航测技术的建筑物立面提取也可以应用于历史文化遗产保护领域。
通过对古老建筑物的立面进行提取和重建，可以为历史文化遗产的保护和修复提供精确细致的参考，同时也可以为文化遗产的展示和研究提供数据支持。
然而，基于无人机航测技术的建筑物立面提取方法还存在一些挑战和限制。
航空影像中的建筑物提取与三维重建
航空影像中的建筑物提取与三维重建随着航空影像技术的不断发展和应用，航空影像中的建筑物提取与三维重建成为了一个备受关注的研究领域。
这项技术可以应用于城市规划、环境监测、灾害评估等众多领域，具有重要的实际价值。
本文将深入研究航空影像中的建筑物提取与三维重建技术，探讨其原理、方法和应用。
一、航空影像中的建筑物提取航空影像中的建筑物提取是指从航拍图像或卫星图像中自动或半自动地识别和提取出各种类型的建筑物。
这项技术可以为城市规划、土地利用评估等工作提供准确可靠的数据支持。
1.1 建筑物特征在进行建筑物提取之前，我们首先需要了解一些关于建筑物特征的知识。
一座典型的城市中有各种类型和形状各异的建筑物，其特征也会有所不同。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
1.2 建筑物提取方法建筑物提取方法可以分为基于特征的方法和基于机器学习的方法。
基于特征的方法主要利用建筑物的颜色、纹理、形状等特征来进行提取。
而基于机器学习的方法则利用训练好的模型来进行建筑物提取。
1.3 建筑物提取应用建筑物提取技术可以应用于城市规划、土地利用评估、环境监测等领域。
通过对航空影像中的建筑物进行提取，我们可以得到准确可靠的数据，为相关工作提供支持。
二、航空影像中的三维重建航空影像中的三维重建是指通过对航拍图像或卫星图像进行处理，得到真实世界中建筑物和地形等三维模型。
这项技术可以应用于城市规划、虚拟现实等领域，具有广阔的应用前景。
2.1 三维重建原理航空影像中的三维重建原理主要包括摄影测量原理图像处理原理。
摄影测量是指通过对摄影测量数据进行分析和处理，得到真实世界中建筑物和地形等三维模型。
数字图像处理则是指对航拍图像或卫星图像进行处理，提取出建筑物和地形等特征。
2.2 三维重建方法航空影像中的三维重建方法可以分为基于特征的方法和基于点云的方法。
基于特征的方法主要利用图像中的颜色、纹理等特征来进行三维重建。
而基于点云的方法则利用航拍图像或卫星图像中提取出来的点云数据进行三维重建。
遥感卫星影像-建筑物提取方案
8.1建筑物提取意义高分辨率遥感影像中的建筑物提取对违建监测、城区自动提取、地图更新、城市变化监测、城市规划、三维建模、数字化城市建立等应用具有重要意义。
高分辨率遥感影像在提高地物光谱特征，突出地物结构、纹理和细节等信息的同时，也因为卫星观测角度问题造成地物遮挡，尺度的增大带来了严重的异物同谱问题，同时增加了影像的噪声，因而限制了建筑物提取的精度，使得目视解译方法仍然是最普遍使用的判读方法，它费时费力、精度难以保证的缺点严重制约了高分辨率遥感影像的大规模应用，造成影像数据的极大浪费。
深度学习是人工智能中机器学习发展的新阶段，有效的解决了对复杂对象特征的刻画和复杂场景的关联分析等问题。
面向高分辨率遥感影像建筑物提取的深度学习方法，可以自动提取建筑物的特征信息，实现高精度高效率的建筑物提取。
8.2建筑物提取数据需求为保证建筑物提取的精度，遥感影像的空间分辨率要求做0.5米以上，至少包括R、G、B 三个波段，包括但不限于WorldView-2遥感卫星数据、中国高景一号遥感卫星数据。
8.3建筑物提取方骤1.标记样本需求分析标记数据的数量和质量是决定最终提取的建筑物产品精度的关键因素。
深度学习算法是一种以数据为驱动的算法，在遥感大数据的环境下，利用深度学习算法实现建筑物高精度提取，首先要保证标记样本数据的数量、质量以及在空间上分布的合理性和对目标地物的代表性。
此外，深度学习算法能够根据训练样本自主学习目标地物的光谱和结构特征，无需对影像进行定量化处理，有效地保留了影像细节信息。
与传统样本库不同，深度学习算法要求样本库中样本的每个像素均具有一个独立的标号，且样本库的精度直接影响深度学习算法的精度。
因此，需设计准确、完善的标记数据样本库。
样本库的设计主要考虑标记样本的空间分布、时间分布、数据源、样本数量等影响因素。
2.基于目视解译的样本标记规范与流程设计深度学习模型的本质上是通过对先验知识的学习来实现对未知信息进行判定的算法。
测绘技术中的建筑物提取和变化检测技巧
测绘技术中的建筑物提取和变化检测技巧近年来，随着城市化进程的不断推进，建筑物的提取和变化检测成为了测绘技术领域关注的热点之一。
在城市规划、环境监测、自然资源管理等方面，准确快速地提取建筑物信息以及对其变化进行监测，对于有效的资源管理和城市发展至关重要。
本文将介绍测绘技术中的建筑物提取和变化检测的一些重要技巧和方法。
首先，建筑物提取是建立在遥感影像处理基础上的一项技术。
遥感影像的获取可以通过航空摄影机、卫星传感器等手段进行，它们获取的影像可以提供高分辨率的城市地貌信息。
在建筑物提取中，传统的图像分割方法被广泛应用，如基于阈值、边缘提取和形状检测等技术。
此外，随着计算机视觉和机器学习的发展，基于深度学习的建筑物提取方法也逐渐兴起，利用卷积神经网络等算法可以更准确地提取建筑物轮廓和边界。
其次，变化检测是通过对多期遥感影像进行对比分析，来识别出建筑物及其周围区域的变化情况。
在建筑物变化检测中，由于建筑物的形状和用途各异，变化检测的难度相对较大。
一种常用的方法是利用图像配准技术将多期影像进行几何校正和像素对齐，然后通过像素级的对比分析来获取建筑物的变化信息。
此外，还可以利用时间序列分析方法，如自回归模型和主成分分析，对多期影像进行统计分析和建模，从而识别出建筑物的变化。
另外，建筑物提取和变化检测过程中，常常需要处理大规模的遥感影像数据。
为了提高处理效率和准确性，一种常用的方法是利用分布式计算和并行处理技术。
通过将任务分解成多个子任务并分配给不同的计算节点进行处理，可以同时处理多个影像数据，加快处理速度。
此外，还可以利用图像金字塔和多尺度分析方法来处理不同分辨率的影像数据，从而提高建筑物提取和变化检测的准确性。
最后，在建筑物提取和变化检测中，还需要考虑一些实际应用场景和问题。
例如，对于复杂的地貌和遮挡情况，需要采用合适的图像预处理方法来提高建筑物提取的精度。
此外，在变化检测中，还需要考虑到光照变化、季节变化等因素的影响，采用合适的归一化处理方法来消除这些影响，从而准确地检测出建筑物的变化。
高分辨率遥感影像建筑物提取技术研究
高分辨率遥感影像建筑物提取技术研究一、引言高分辨率遥感影像建筑物提取技术是遥感图像处理领域的重要课题，也是现代城市规划、土地利用、环境监测等领域研究的基础性工作。
本文将从遥感影像建筑物提取技术的研究背景、建筑物特征提取、分类器设计等多个角度进行探讨，希望能为相关领域的研究提供有益的参考。
二、研究背景随着遥感技术的不断发展和进步，高分辨率遥感影像已成为城市规划、资源环境监测等领域不可或缺的信息来源。
而在这些遥感影像中，建筑物是城市特征的重要组成部分。
因此，如何快速、准确地提取遥感影像中的建筑物信息，成为实现城市信息化的重要问题。
传统的建筑物提取方法主要是利用图像处理技术进行分割和分类，而基于机器学习的建筑物提取方法则是利用样本数据集对学习器进行训练，提高建筑物分类器的准确度。
但是，由于建筑物具有多样性、复杂性和变化性等特点，使得建筑物提取的难度较大。
三、建筑物特征提取在实现遥感影像建筑物提取之前，首先需要对建筑物的特征进行提取。
建筑物的特征一般包括形状、纹理、颜色、朝向等方面。
其中，形状是建筑物特征提取的重点。
目前常用的建筑物特征提取方法主要有以下几种：1.形状描述符。
常见的形状描述符包括尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform, SIFT）、方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）等，这些算法都能够有效的提取建筑物的形状信息。
其中，SIFT算法被广泛应用于建筑物检测、特征提取等领域。
2.纹理特征。
建筑物的纹理特征主要包括局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）等。
通过对建筑物图像进行纹理特征提取，可以有效的提高建筑物分类器的准确性。
3.其他特征。
除了形状特征和纹理特征，建筑物的其他特征还包括颜色特征、朝向特征等。
但是，这些特征受到气候、城市环境等多种因素影响，建筑物的变化性也较大，因此在建筑物提取中应用较少。
使用遥感影像进行建筑物提取的技术指南
使用遥感影像进行建筑物提取的技术指南引言：建筑物提取是遥感影像处理中的重要任务之一。
准确地提取建筑物信息可以帮助城市规划、环境监测以及灾害评估等方面的工作。
本文将为读者介绍使用遥感影像进行建筑物提取的技术指南，包括数据采集、数据预处理、影像分类等方面的内容。
一、数据采集数据采集是建筑物提取的基础步骤。
应选择具有高空间分辨率和多光谱信息的遥感影像。
目前，常用的遥感影像数据包括航空影像和卫星影像。
航空影像拍摄于飞机上，通常具有较高的空间分辨率，适用于小区域的建筑物提取；卫星影像拍摄于卫星上，覆盖范围广，适用于大范围的建筑物提取。
合理选择数据采集时间也是至关重要的，光照条件良好的天气可以提供更清晰的影像，有利于建筑物提取的准确性。
二、数据预处理数据预处理是建筑物提取的关键步骤之一。
在进行影像分类之前，需要对原始影像进行一系列的预处理操作，以提高建筑物提取的准确性。
首先，进行大气校正以消除大气光遮蔽，常用的方法有Dark Object Subtraction (DOS)和QUick Atmospheric Correction (QUAC)。
其次，进行影像增强操作，如直方图均衡化和运动模糊去除等。
最后，进行影像配准和投影转换，以确保不同遥感影像的一致性。
三、影像分类影像分类是建筑物提取的核心步骤。
根据建筑物的特征，常用的分类方法有基于阈值的分类和基于机器学习的分类。
基于阈值的分类方法根据像素的灰度值进行分类，适用于具有明显灰度差异的建筑物提取。
基于机器学习的分类方法采用统计学和模式识别的方法，通过训练样本对影像进行分类，适用于复杂场景下的建筑物提取。
常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等。
根据实际情况选择适当的分类方法，并进行参数调优，以提高建筑物提取的准确性。
四、后处理后处理是建筑物提取的最后一步。
在影像分类之后，建筑物提取结果可能存在误差和噪声。
因此，需要进行一些后处理操作，如形态学处理、边缘滤波等。
遥感影像中建筑物提取研究综述
基于遥感影像的建筑物提取研究方法综述摘要：遥感影像上建筑物提取的基础理论研究始于20世纪80年代，随着遥感技术的不断进步，遥感影像的分辨率及精确度越来越高以及快速发展的城市在城市空间数据库方面的巨大要求。
现在城市空间数据库需要对数据快速获取更新，又因为遥感影像本身具有的现时性，更新速度快的特点。
在城市空间数据库的更新、城市动态监测、城市变化监测以及“智慧城市”建设等方面有着重要的使用价值。
本文介绍基于不同遥感影像提取建筑物的基本方法和几个发展趋势。
主要包括SAR图像，LIDAR点云数据，高光谱影像，航空影像等多种源数据不同的提取方法，以及不同数据来源的优缺点。
同时对建筑物提取研究中需要解决的问题和研究趋势进行了总结。
1.引言城市地区的遥感影像中，超过8成的目标是建筑物和道路，所以对建筑物和道路的识别和提取式遥感影像地物提取的主要研究方向，除道路和建筑物以外，剩下的大部分都是植被，在城市中绿地的面积占了一定的比例，在建筑物的提取中，建筑物在遥感影像中容易受到植被的干扰，如何高效率、高质量的剔除植被对建筑物的影响成了建筑物提取的关键。
进行建筑物提取的主要应用有城区自动提取、地图更新、城市变化监测、城市规划、三维建模、数字化城市建立等诸多方面，如何实现建筑物的快速、高精度、自动化提取成为目前的研究热点。
目前对绿地和水体的自动提取已经比较成熟，而道路和建筑物由于其自身的复杂性导致自动提取困难，本文主要提出了目前遥感影像建筑物提取研究的热点及其发展趋势。
2.建筑物提取的历史发展快速准确地获取不同类型城市建筑的空间位置、形状等信息具有极其重要的意义，在城市规划、城市动态监测、城市三维建模、地形图更新、地籍调查等方面有广泛的应用。
目前，对自动建立城市三维模型和实现城市虚拟现实的需求越来越多，利用大比例尺航空影像获取城市建筑物的三维几何信息和表面纹理，是实现“三维城市”建模的有效途径之一。
到目前为止，利用高分辨率航空相片或卫星影像提取建筑物等人工地物信息的方法大体分为两类：其一，利用图像信息结合高程信息进行建筑物信息提取，因为城市里的建筑物有一定的高度信息，通过建筑物与周围环境（地面）之间的高差进行屋顶边界的提取，这种方法大多需要一定的辅助数据如DEM、DSM等一类具有地物高程数据的影像。
基于航空影像的建筑物提取技术研究
文 章 编号 ： ６ ２ ７ １２ １ ） ２ ｃ一０ ７ —０ １ ７ —３ ９ （ ０ １ ０ （） ０ ３ ２ 别和 提 取 主 要 难 度 在 于 以 下 几 个 方 面”。 】 第一 ， 在建筑物本身结构复杂 ， 现 国家 地 域 的 房 屋 造 型 构 造 不 同 ， 单 房 屋 诸 如 简 平 顶 房 屋 和 人 字 形 房 屋 越 来 越 少 见 ， 难 很 统一 定下计算分析模 型。 第二 ， 城 市环 境 中， 在 人造 物 体 太 多 ， 建 筑 物 常 常 被 其 它 物 体 干 扰 影 响 ， 影 像 在 上可 能会造成 影像信 息混淆 ， 自动 分 析 算 法 无 法 智 能 区 分 ， 如 房 屋 边 缘 和 道 路 在 例 影像边缘 检测中就无法 区分。 第三 ， 市建筑物在影像 中， 城 由于 拍 摄 角度 的 倾 斜 容 易使 一 部 分 建 筑 遮 蔽 了 另一 部分 建筑 ， 同时 ， 光 线 的 影 响 ， 筑 物 的 受 建 阴影 也 会 对 提 取 产 生 干 扰 。 在 １ ９ 年 以 前 ， 建 筑物 自动 提取 的研 ９０ 对 究 大 多数 集 中在 建 筑 物 检 测 和 建 筑 物 屋 顶 轮 廓 的 提 取 上 。 们 利 用 单 幅 灰 度 图 像 和 它 简 单 的 建 筑 物 模 型 来 解 决 建 筑 物 检 测 问 题 。 些 方 法 一 般 假 设 人 造 目标 有 大 量 的 这 几 何规 则 性 （ 平 顶 直 角 房 屋） 利 用 这 些 几 ＆ＴＣＮ ＯＹ ＣＮＥ ＥＨ ＬＧ Ｅ Ｏ
基 于 航 空影 像 的 建 筑 物 提 取 技 术 研 究
邓 国 荣 （ 州武 大影像 信息 工程研 究 院有 限责 任公 司 苏 江 苏苏州 ２１ ２ ５１ ６）
基于航空倾斜摄影影像的建筑物提取方法研究
工程技术基于航空倾斜摄影影像的建筑物提取方法研究焦云清（华中农业大学公共管理学院湖北武汉430070）摘要：传统的建筑物遥感提取主要是基于人工设计特征在滑窗内提取建筑物信息，具有特征鲁棒性差、检测率不稳定等缺点。
本文通过分析航空倾斜摄影影像中建筑物的特点，提出倾斜摄影影像中的建筑物提取必须将建筑物屋顶与建筑物墙体分别提取的观点，在此基础上，引入计算机视觉领域主流的Faster R-CNN目标检测模型，采用改进的Faster RCNN分别对屋顶与墙体进行检测。
本文以武汉市航空倾斜摄影影像作为数据集开展实验，将图像中单体建筑作为一类的平均精度均值为89.8%，将建筑物屋顶与墙体分开检测的mAP值为93.5%，表明该方法可有效提高航空倾斜摄影影像中建筑物提取的精度，下一步研究方向为降低墙体的漏检率。
关键词：航空倾斜摄影建筑物提取深度学习目标检测中图分类号：P231文献标识码：A文章编号：1674-098X(2021)09(b)-0010-03 Research on Building Extraction Method Based on AerialOblique Photographic ImagesJIAO Yunqing(School of Public Management,Huazhong Agricultural University,Wuhan,Hubei Province,430070China) Abstract:Traditional building remote sensing extraction is mainly based on artificial design features to extract building information in sliding Windows,which has disadvantages such as poor feature robustness and unstable detection rate.Based on the analysis of the characteristics of buildings in aerial oblique photography images,this paper proposes that buildings must be extracted from roof and wall separately.On this basis,the mainstream FasterR-CNN target detection model in the field of computer vision is introduced,and the improved Faster RCNN is used to detect roof and wall respectively.In this paper,Wuhan aerial oblique photography image is used as the dataset to carry out the experiment.The average accuracy of taking the single building in the image as a class is89.8%, and the mAP value of detecting the building roof and wall separately is93.5%.It shows that this method can effec‐tively improve the accuracy of building extraction in aerial oblique photography image.The next research directionis to reduce the missed detection rate of wall.Key Words:Aerial oblique photography;Building extraction;Deep learning;Target detection建筑物是反映人类活动的主要标志，建筑物提取是遥感目标检测与识别领域中的重要方向，该方向的研究成果在灾害应急、军事侦察、城市规划等方面具有广阔的应用前景［1］。
测绘技术中的建筑物提取与分析技术探索
测绘技术中的建筑物提取与分析技术探索人类在建筑设计和城市规划方面有着悠久的历史，如今，随着科技的不断进步和应用的普及，测绘技术在建筑物提取与分析中扮演着日益重要的角色。
本文将对测绘技术中的建筑物提取与分析技术进行探索。
一、测绘技术简介测绘技术是指利用一定的测量手段和技术设备，对地球表面进行测量、刻画和分析的一门技术。
测绘技术的应用范围广泛，其中之一就是对建筑物进行提取与分析。
二、建筑物提取技术建筑物提取是指根据地面影像数据或点云数据，识别、提取和分析出地面上的建筑物。
在传统的测绘工作中，人工测量是常用的方法，但随着计算机视觉技术的兴起，自动化的建筑物提取技术也逐渐得到应用。
1.基于影像的建筑物提取技术基于影像的建筑物提取是利用航空摄影或卫星遥感图像等影像数据，通过影像处理和分析技术，实现对建筑物的自动提取。
在这种方法中，一般是通过检测建筑物的纹理、光谱特征等进行分割和识别。
2.基于点云的建筑物提取技术基于激光雷达或立体相机获取的大规模点云数据可以提供更加精确的建筑物三维模型。
基于点云的建筑物提取技术通过点云分析和拟合算法，将点云数据中的建筑物点提取出来，并进行建筑物的边界重建和三维模型的生成。
三、建筑物分析技术建筑物分析是指对建筑物的形态特征、功能分布、空间布局等进行研究和分析的技术。
通过对建筑物的分析，可以提供科学的依据，为城市规划、基础设施建设等方面的决策提供支持。
1.建筑物形态特征分析建筑物形态特征分析是对建筑物的外部形状、高度、尺寸等进行测量和分析。
通过对建筑物的形态特征进行统计和比较，可以探索建筑物的设计风格、建筑类型等规律。
2.建筑物功能分布分析建筑物功能分布分析是研究建筑物在城市空间中的布局、密度和分布规律。
利用测绘技术可以对建筑物的用途进行分类，从而对城市功能的分布进行分析和评估。
3.建筑物空间布局分析建筑物空间布局分析是对建筑物之间的相对位置和空间组织进行研究和分析。
通过建筑物间的距离、方向、连接关系等参数进行测量和分析，可以揭示建筑物之间的交互和影响。
无人机高精度航拍影像地块提取技术研究
无人机高精度航拍影像地块提取技术研究——以农业领域为例在农业领域，地块的管理和规划是十分重要的。
通过对地块进行科学管理，可以提高农作物的产量和质量，达到节约资源的目的。
传统的地块调查方法，是通过地面测量或者卫星遥感进行测量，时间效率差，精度也不尽如人意。
而随着科技的发展，利用无人机高精度航拍影像可以提高地块提取的精度和效率。
本文将介绍无人机航拍影像的数据处理流程和地块提取方法。
一、数据的采集和处理首先，需要选用高分辨率的无人机航拍设备，在飞行过程中采集地面图像。
由于航拍数据是大数据，因此需要通过相机和光学设备捕获的图像进行数字化处理。
主要步骤如下：1. 图像校正：考虑到摄像中发生的畸变和失真，需要对图像进行校正，以消除图像的不规则性。
2. 图像拼接：将多张处理过的图像拼接成一个完整的图像，可以得到一幅高分辨率的遥感图像。
3. 影像配准：由于拍摄时候机器有抖动，位置信息不准确，需要进行精确的影像配准，以使得不同时期的图像可以被一一对应起来。
二、地块提取方法在完成数据采集和处理之后，需要将图像中的地块提取出来。
地块提取可以有多种方法，常用的方法如下：1. 基于灰度和阈值的图像分割方法：通过将图像的像素值与事先预设的阈值进行比较，以达到提取地块轮廓或面积的目的。
2. 基于形态学的地块提取方法：利用图像处理中的运算学方式，如开运算、闭运算，腐蚀、膨胀等对提取的地块边界进行优化。
3. 基于机器学习的地块提取方法：通过人工标注一些具体地块范本，并通过机器学习的方式来进行地块提取，可以优化地块提取的效果。
三、地块提取技术的应用无人机地块提取技术的应用有多种，下面以农业领域为例进行介绍：1. 地块调查及规划：通过无人机地块提取，可以获得地块精确的面积、形状等信息，对农业土地的规划和调查起到了重要的作用。
2. 作物监测：通过无人机对农田的航拍，可以得到作物的生长情况和生长状态，为监测农作物的生产情况提供有力的帮助。
高分辨率影像建筑物提取方法对比
高分辨率影像建筑物提取方法对比高分辨率影像在遥感技术中得到了广泛的应用，特别是在城市规划和建筑物提取方面。
随着卫星和航空摄影技术的不断发展，高分辨率影像的获取成本逐渐降低，使得相关技术在实际应用中更加普及。
本文将对比几种常见的高分辨率影像建筑物提取方法，包括传统的基于光学影像的方法、基于激光雷达数据的方法和基于深度学习的方法，以期为相关领域的研究和实际应用提供一定的参考和借鉴。
一、传统方法传统的基于光学影像的建筑物提取方法主要包括影像配准、特征提取和目标识别三个步骤。
首先通过使用全球定位系统（GPS）或者其他定位技术对影像进行配准，使得不同影像之间的图像坐标具有统一的空间参考系。
接着利用数字图像处理技术对影像进行特征提取，包括建筑物边缘检测、纹理分析和形状提取等。
最后通过目标识别算法对提取的特征进行分类和识别，从而得到建筑物的位置、形状和属性信息。
传统方法的优点在于技术成熟、操作简单、成本低廉，并且适用于各种不同分辨率的影像数据。
由于建筑物的复杂形态和植被等遮挡物的存在，传统方法往往难以实现对建筑物的完整提取和精确识别。
尤其是在城市密集区域和复杂地形环境下，传统方法的效果往往不尽人意，需要耗费大量的人力和时间来进行后期的纠正和修正。
二、基于激光雷达数据的方法激光雷达是一种通过发送激光脉冲并接收回波来获取地面表面高程和立体信息的遥感技术。
基于激光雷达数据的建筑物提取方法主要包括点云获取、特征提取和三维模型重建三个步骤。
通过使用航空或者地面激光雷达设备获取高密度的点云数据，然后利用点云配准和过滤算法对数据进行预处理，去除噪声点和地面点等无关信息。
接着利用点云数据进行特征提取，包括高程信息、密度信息和法线信息等。
最后利用三维建模技术对特征点云进行重建，得到建筑物的立体模型和空间坐标信息。
基于激光雷达数据的建筑物提取方法具有数据精度高、信息量大和适应性强的优点，尤其在对细节和结构要求较高的场景下表现突出。
基于航空立体影像的建筑物提取
基于航空立体影像的建筑物提取阚培涛;曹良中【摘要】基于航空影像进行建筑物矢量线自动化提取,可以加快建模效率、节约成本.本文所采用的方法是利用航空影像提取DSM和DEM,然后将两者相减得出地面类物体,考虑地物的几何、光谱、纹理特性对航空像片进行分割从而把建筑物提取出来,最后利用提取的建筑物轮廓进行三维重建以及精度评价.实验表明,该方法能够快速准确地提取出建筑物轮廓.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2014(029)001【总页数】4页(P3-6)【关键词】建筑物提取;目标识别;航空影像;规整化【作者】阚培涛;曹良中【作者单位】中国科学院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐830011;中国科学院研究生院,北京100049;中国科学院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐830011;中国科学院研究生院,北京100049【正文语种】中文【中图分类】TP751 引言目前一般采用人工采集的方式对航空影像进行建筑物矢量化，这种模式需要大量的人力物力，效率低下。
近年来国内外对建筑物的矢量化进行了广泛的研究，大致分为2类：①利用LiDAR数据和高分辨影像相结合提取建筑物[1-3]。
用LiDAR数据提取DSM相较于航空影像提取DSM而言具有精度高、时效性强、周期快的优点，但与此同时由于LiDAR数据缺少光谱、纹理信息，数据扫描带中数据分布不均匀，扫描条带覆盖面积小，同名点获取困难，以及费用昂贵等缺陷，导致LiDAR数据在城市建模方面没有航摄数据应用广泛。
②利用高分辨影像提取建筑物[4-6]。
但是复杂地物在高分辨遥感影像中存在树木遮挡、阴影等噪声，使得分割后的建筑物的目标形状并不完整。
同时由于建筑物在图像上存在倾斜，提取的建筑物也不能反映建筑物的真实位置。
本文利用航空影像具有一定重叠度的照片生成DSM，借助影像的光谱信息和DSM进行建筑物的提取。
从建筑物位置精度和准确度上考虑，利用DSM，DEM 来提取建筑物，并加以影像光谱信息，能够达到位置上的准确性。
基于倾斜摄影测量的建筑工程信息自动提取关键技术分析
基于倾斜摄影测量的建筑工程信息自动提取关键技术分析摘要：针对建筑工程地理位置以及房屋确权结果的确定，若应用倾斜摄影测量技术，有利于实现建筑物信息的自动提取。
在此之上，本文简要分析了倾斜摄影测量技术的应用原理，经由测量数据处理、面片分割优化、轮廓线提取、提取精度分析等自动提取技术的广泛应用，即可增加建筑工程测量信息可靠性，优化测量效果。
关键词：倾斜摄影测量；建筑工程；自动提取前言：建筑物测量作为测绘作业中关键部分，要想保证在建筑物信息提取环节，获取精准数据，理应选用优质测量技术。
而倾斜摄影测量技术作为新型测量技术，本身具备易于操作、经济性强、直观性应用价值，若能扩大应用范围，能促进建筑物测量工作良性运作，有效应对环境干扰，加强信息全面提取。
1、倾斜摄影测量技术应用原理根据相关研究：在地形测量以及建筑物测量作业中应用倾斜摄影测量技术，主要是借助无人机装置携带摄像机，自此围绕建筑物，从多方向实现影像采集，从中知晓测量结果。
尤其在大地形测绘工程中，其适用范围广泛，如图1所示，它能在测量中从上下、左右、前后等方向进行测量，经过对航向、高程、速度等参数的调节，即可获取高精度测量结果，之后利用CAD等测绘软件，对建筑物形状大小及其地理位置、空间布局予以确定。
在应用此项技术环节，可以扩大建筑物测量范围，避免单纯从一个方向测量，增加测量误差。
鉴于此，此项技术在建筑物现实测量场景中的应用价值显著，可考虑扩大推广范围。
图1 倾斜摄影技术应用效果图2、基于倾斜摄影测量的建筑物自动提取关键技术要点2.1测量数据处理技术在建筑物自动提取过程中应用倾斜摄影技术，需要先行做好航飞准备事宜，包括确定航飞轨迹，检查航飞装置功能及其性能稳定性等，而后汇聚倾斜影像以及P0S数据、摄像机反馈信息等，对诸多测量数据实施有效处理，之后参照相关信息绘图建模。
在测量数据处理技术实际应用阶段，为了扩大测量范围，常需要在多方向采集数据，而后联合POS系统，加强对建筑物地理位置的合理分析。
古建筑航测技术方案
古建筑航测技术方案古建筑是传承历史文化的重要载体，为了保护和传承这些宝贵的文化遗产，航测技术被广泛应用于古建筑的保护与研究工作中。
下面是一个古建筑航测技术方案：一、目标和任务古建筑航测技术方案的主要目标是保护和研究古建筑的历史文化价值，具体任务包括：1. 通过航测技术获取古建筑的三维模型和影像资料，为修复和保护工作提供可靠的数据支持。
2. 利用航测技术进行古建筑的精确测量，得出古建筑的尺寸和形态参数，为研究古建筑的历史和建筑风格提供数据支持。
3. 运用航测技术对古建筑进行变形监测，及时发现和解决古建筑结构的安全隐患。
4. 通过航测技术的影像处理和分析，还原、重建古建筑的原貌，为古建筑的修复工作提供参考依据。
二、航测技术方案1. 无人机航测无人机是进行古建筑航测的重要工具，其机动灵活、成本低廉、操作简便等特点使其成为古建筑航测的首选。
2. 影像测量通过无人机航测获取的航拍影像，利用影像测量方法对古建筑进行测量，得出古建筑轮廓线、高程、体积等参数。
同时，利用相片测量技术生成正射影像和数字高程模型，为后续的数字化修复提供数据。
3. 自动精准定位通过载荷设备中的GPS定位系统和惯性导航系统实现无人机的精准定位和测量控制，保证航测结果的精确性。
4. 数据处理利用无人机获取的影像资料进行图像处理、目标识别与提取、三维模型构建等工作。
对于古建筑变形监测，应对航测数据进行时序分析，实现多时相的比对和变形量的计算。
5. 航测数据管理与利用建立古建筑航测数据管理系统，对航测数据进行数字化整理和存储，为修复和保护工作提供可靠的数据基础，同时利用数据进行科研和展示。
三、关键技术与策略1. 建立数字化修复模型通过航测技术获取的数据，建立精确的数字化修复模型，包括三维模型、MIS模型等，为古建筑的修复和保护工作提供指导。
2. 应用遥感技术利用航测技术获取的影像资料，结合遥感技术对古建筑进行分类、变形监测和历史影像重建，为修复工作提供依据。
航测技术方案
航测技术方案航测技术指的是利用航空器进行地理测量和地图制图的技术方法。
随着科技的不断进步，航测技术也在不断发展，为各个领域的测绘、环保、城市规划等提供了精准、高效的数据支持。
在本文中，将探讨航测技术方案的一些关键要素和应用案例。
首先，航测技术的方案设计是实施航测工作的基础。
航测的主要目标是获取地理信息数据，因此方案设计应该考虑测量对象的特点以及测量精度要求。
例如，在城市规划中，我们通常需要获取建筑物的三维模型和地形数据，因此方案设计要考虑使用哪种传感器，如摄影测量、激光雷达等，以及如何选择航行路线和航行高度，以满足获取高质量数据的需求。
其次，在航测技术的方案中，数据处理是一项关键工作。
航测获取的原始数据通常需要经过一系列处理流程，包括几何校正、色彩校正、点云配准等，以使其符合标准并能够用于后续的地理信息系统(GIS)分析和制图。
数据处理的过程中，需要使用专业的软件和算法，如数字图像处理、遥感影像处理等，以确保数据的准确性和一致性。
此外，航测技术方案的实施过程也需要考虑地面控制点的布设和采集。
地面控制点是指在测区内设置的用于参考或校正航测数据的地面标志物。
在方案设计阶段，需要确定控制点的数量和位置，并进行实地调查和测量。
控制点的布设和采集对于提高航测数据的精度至关重要，因此需要在方案中充分考虑相关工作的时间和人力资源安排。
在航测技术方案应用案例方面，航测在环境监测和资源管理方面发挥着重要作用。
比如，利用航测技术可以对自然灾害区域进行快速测量和评估，以提供紧急救援和重建规划的数据支持。
此外，在林业资源管理中，航测可以用于森林资源清查和病虫害监测，以帮助制定有效的森林保护和管理策略。
总之，航测技术方案是实施航测工作的关键。
方案设计、数据处理和地面控制点的布设是方案的重要要素，而航测技术的应用案例则展示了其在各个领域的重要性。
随着技术的不断进步，我们相信航测技术将在未来发挥更大的作用，为我们的生活和工作带来更多的便利和效益。
航空影像中建筑物信息提取中的匹配算法研究的开题报告
航空影像中建筑物信息提取中的匹配算法研究的开题报告一、选题背景及意义航空影像是目前获取地球表面信息的一种主要方式。
在大规模的城市建设和土地开发过程中，从航空影像中提取建筑物信息已经成为了普遍的需求。
由于航空影像的分辨率和质量较高，提取建筑物信息的精度较高，因此得到了广泛的研究和应用。
建筑物信息提取的主要任务是识别和匹配建筑物，将建筑物从影像中提取出来并将其描述为一系列的特征。
匹配算法是建筑物信息提取的核心问题之一。
该问题进行深入研究对于提高建筑物信息提取的准确率和效率具有重要意义。
二、研究目标及思路本文旨在研究航空影像中建筑物信息提取中的匹配算法，并提出一种高效、精确的建筑物匹配方法。
具体思路如下：1、研究匹配算法的原理、理论基础和主要的发展趋势，分析常用算法的优缺点；2、探究航空影像建筑物特征提取的方法，分析建筑物特征的稳定性和可靠性，提出一种有效的建筑物特征提取方法；3、研究并改进匹配算法，建立基于有效特征的建筑物匹配模型，并测试其匹配效果；4、对比实验结果，分析改进算法的优点和不足，提出改进意见和进一步研究方向。
三、预期成果本研究预期可以通过对航空影像中建筑物信息的特征提取和匹配算法的研究，提出一种高效、精度较高的建筑物匹配方法。
实验结果将证明该方法在建筑物信息提取中具有较高的应用价值。
四、研究计划第一年：1、学习和掌握匹配算法的基本原理和常用算法的优缺点；2、探究航空影像建筑物特征提取的方法，进行相关实验，并分析建筑物特征的稳定性和可靠性；3、阅读相关文献，进行算法改进和模型的构建。
第二年：1、继续改进算法，建立基于有效特征的建筑物匹配模型，并测试其匹配效果；2、对比实验结果，分析算法的优点和不足。
第三年：1、总结并撰写毕业论文；2、针对实验结果，提出改进意见和进一步研究方向。
五、论文结构第一章：绪论1.1 选题背景1.2 研究目标和意义1.3 研究思路和方法1.4 预期成果和研究计划第二章：建筑物匹配的相关算法2.1 匹配算法的基本原理2.2 常用算法的优缺点与比较第三章：航空影像中建筑物特征提取方法3.1 特征提取的基本原理3.2 建筑物特征提取方法的分析与实验第四章：基于有效特征的建筑物匹配模型4.1 匹配模型的构建4.2 匹配模型的测试与分析第五章：实验结果分析5.1 匹配算法的改进与优化5.2 实验结果分析与比较第六章：总结与展望6.1 研究成果总结6.2 进一步研究方向和改进意见参考文献。
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航测建筑物提取关键技术探讨
摘要：本文基于笔者多年从事航测数据处理的相关工作经验，以航空影像建筑物提取为研究对象，采用面向对象的思路，探讨了预处理、特征选择、外形初步提取等一套流程形成的思路方法，并进行了实验，全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华，相信对从事相关工作的同行能有所裨益。
关键词：面向对象航空影像建筑物提取光谱特征
中图分类号：p23 文献标识码：a 文章编号：1672-3791（2013）01（b）-0043-02
面向对象信息提取是以对象为基本单位来进行的，其关键步骤有两个：多尺度影像分割（对象生成）和影像信息提取。
其中，分割（对象生成）是面向对象信息提取方法的基础，分割结果的好坏直接关系到后续信息提取结果的精度。
本文提出的面向对象的建筑物外形提取基本思路是：预处理→多尺度分割→建筑物特征选择→初步提取→优化外形。
1 预处理
本文的预处理采用影像融合，随着多种遥感卫星的发射成功，我们有了许多可利用的多传感器、多时相、多分辨率和多光谱遥感影像。
遥感影像的信息提取常常要求把多传感器、多时相、多光谱和多分辨率影像进行融合分析，以提取感兴趣的信息。
图像融合的定义可描述为：将传感器获取的图像数据预处理后，
采用一定的算法将各图像中所包含的信息有机的结合起来，以产生新的数据，来获得对同一事物或目标更客观、更本质的认识。
从而大大提高融合图像的信息含量并使其在特征提取、分类、目标识别以及目视效果等方面更为有效。
其优点可以归纳如下。
（1）可靠的数据来源。
在有若干传感器不能被利用或受干扰，或某个目标/事件不在覆盖范围内时，至少有一种传感器可以提供图像信息。
（2）增加测量维数，增加了置信度。
利用对同一目标的多波段、多时相、多角度的图像数据可以更全面地揭示目标的本质特性，提高目标判别结果的可靠性。
（3）提高了空间分辨率。
多传感器孔径可以获得比任何单一传感器更高的图像分辨率。
（4）信息互补。
不同的影像传感器由于其观测能力的片面性，不能全面的反映地物的整体信息，将不同类型、不同时相的影像数据进行针对性的融合可以进行信息互补。
（5）改进了系统的可靠性和可维护性，且降低了对单个传感器的性能要求。
通过实验要求及实验所得效果比较，采用本文主成份变换融合法对quickbird全色和多光谱图像进行融合。
2 建筑物特征选择
建筑物特征选择与提取是在影像分割得到多边形对象基础上进
行的，通过分割得到多边形对象并不是最终目的，而是为后续分类提供更多的描述特征，参与影像分类的因子不仅包括对象的光谱信息，还有对象的纹理、形状、拓扑、语义等信息，但并不是特征越多，效果越好，特征提取也是研究的关键。
由此，本节重点定量化描述了这些特征，并介绍了特征提取的策略，同时提出并解决了特征选择与提取实现中的关键问题。
影像对象包含了丰富的特征信息，它主要包括光谱、几何、纹理等特征。
2.1 光谱特征
光谱特征是所有描述影像对象与像元灰度值相关特征的集合，反映对象的光谱信息。
它包括影像对象的均值、均方差、亮度、比率等。
2.2 几何特征
影像对象的形状特征反映了对象的几何特征，形状特征是所有描述影像对象本身形状特征的集合，反映对象的形状方面的信息。
它是在提取区域边界点的基础上形成的，计算形状特征的理论基础是根据矢量化后各点的坐标组成的协方差矩阵，即：
其中，x和y分别是该对象的所有像元坐标（x，y）组成的矢量，var（x），var（y）分别是x和y的方差，cov（xy）是x，y之间的协方差。
2.3 纹理特征
纹理在遥感影像分类中占有重要地位，描述纹理最常用的方法
有灰度共生矩阵（grey level concurrence matix，glc-m）。
通过分析与实验，得到建筑物与其他地物对比度较大的有光谱特征和形状特征。
所以本文将从光谱特征和形状特征中选择特征参数进行提取建筑物外形。
3 建筑物外形初步提取
本文使用基于模糊规则的分类器进行提取建筑物外形。
模糊分类器能够较准确地提取所属类别的对象。
选择不同地物最优尺度对原始影像分割而成的多尺度影像是进行地物信息有效提取的前提，它是将固定尺度的影像转换为各种地物对应的尺度影像，使地物在各自的最佳尺度上显示，尺度分割只完成了面向对象影像分析的一部分。
要想提取出感兴趣的地物就必须要对影像对象进行分类，研究表明模糊分类器分类影像对象效果较好。
一般模糊分类器的设计要考虑以下几方面内容。
（1）模糊特征空间选择，即在众多的特征中选择相对独立的特征组成模糊空间。
（2）模糊分类规则的建立。
（3）模糊集隶属函数（membership funetion）的选择及参数调节。
4 实验
本实验应用erdas做影像融合，ecognition实现分割提取，matlab优化提取结果。
首先应用主成份变换进行融合，然后对融合后的影像进行多尺度分割。
本实验在进行多尺度影像分割之前，充分考虑了以下几点：（1）分割过程应该生成高度同质的分割区域，分割后的小区域具有最优的可分离性与代表性。
（2）由于影像分析问题与给定尺度遥感数据的空间结构有关系，那么分割后对象的平均大小必须与建筑物的尺度大小相适宜。
（3）分割过程应该具有普遍性，能适用于多种不同类型的数据与问题；分割成果应该具有再生性等。
由于实验数据只有四个波段，所以它们将都参与分割，将权重都设置为1。
由于建筑物的特殊性选择异质性尺度为50，同质性的颜色因子和形状因子各取0.5，紧凑度和光滑度也各取0.5，进行分割。
融合后的影像被分割成不同的多边形对象，如何将属于建筑物的对象提取出来呢？这就需要分析研究建筑物的特征。
首先建筑物的亮度值在（150.5，184），把这个范围内的地物提取出来形成建筑物的候选区。
在候选区中我们发现主要是建筑物和道路两种地物，经过反复实验，区别这两种地物的主要特征是形状特征。
在形状特征中，由于建筑物的几何特征，本实验首先选择“矩形匹配”特征；其次根据道路的形状特征，选择“最大方向”特征。
所谓的“最大方向”特征是指影像对象的空间分布协方差矩阵中最大特征向量的方向特征。
根据这两个特征进一步提取，建筑物外形就基本显现出来了。
但是由于图像的光谱范围、建筑物自身附带的其他人造目标（如太阳能热水器）等因素影像，提取出来的建筑物外形并
不是规则形状。
所以下一步就要进行外形优化。
本实验设计了一个方向为26°，大小9×9的结构元素进行形态学开运算，优化建筑物外形。
根据本文提出的方法进行编程和实验，得到的结果图如图1。
5 结语
本文发展了一种面向对象的建筑物外形提取方法。
应用多尺度分割技术将具有高空间分辨率和高光谱信息的融合影像分割成不
同的对象，依据建筑物特征自定义分类因子，运用模糊分类技术对建筑物外形进行初步提取，最后通过形态学开运算进行结果优化。
参考文献
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