胡荣明,黄小兵,黄远程

西安科技大学测绘科学与技术学院,陕西西安 710054

增强形态学建筑物指数应用于高分辨率遥感影像中建筑物提取

胡荣明,黄小兵,黄远程

西安科技大学测绘科学与技术学院,陕西西安 710054

提出一种增强的形态学建筑物指数(EMBI),利用该指数和地物的几何形状约束可完成高分辨率建筑物的自动提取。首先提取城市的不透水层特征,然后通过建立建筑物属性与形态学运算之间的关系得到EMBI特征图像,以增强对建筑物的描述,最后结合形状特征(长宽比、面积等)采用决策树分析的方法完成对建筑物的提取。为了验证本文方法的有效性,利用华盛顿特区商业街的航空高光谱HYDICE影像和武汉大学的两幅QuickBird影像进行对比试验,表明本文算法比MBI算法能获得更好的建筑物提取结果,其总体精度分别提高了7.31%、6.48%和7.83%。

高分辨率影像;增强形态学建筑物指数;城市不透水层;形状特征;决策树

1 引 言

高空间分辨率遥感影像能够展现大量的地物特征,包括地物的颜色、尺寸、形状、纹理以及物体间的布局关系,空间几何信息异常丰富,这使得利用高分辨率影像对城市建筑物进行精确识别成为可能。然而,高分辨率影像中同类地物的光谱统计特征存在较大的光谱异质性,这使得仅利用光谱信息提取地物不能得到满意的结果。为此,近年来人们提出了空-谱结合的分析方法,认为空间特征是与光谱特征互补的信息[1]。譬如,文献[2]提出了一……