吕道双，林 娜,2*，冯丽蓉，张小青

（1.重庆交通大学 土木工程学院，重庆 400074； 2.重庆市地理信息和遥感应用中心，重庆 400020）

高分辨率遥感影像的激增使人们对地球的观察和理解得到了很大的改善，已被广泛应用于测绘、制图、交通导航、城市规划、海洋权益保护、数字化城市建设等领域。这些领域中地物的标注与提取是备受关注的内容，在城市区域的遥感影像中超过80%的是人工地物或人工地物所构成的复杂功能区，建筑物就包括在其中。建筑物作为重要的人工地物目标，是地理信息的重要组成部分，在数字城市建设、智慧城市建设、数据库更新、城市人口布局等方面具有重要意义。高分辨率遥感影像中的建筑物具有很多的纹理特征和细节信息，这些特征使人们从高分辨率遥感影像中提取建筑物成为了可能。

目前，建筑物提取的方法包括基于底层特征的建筑物提取、基于辅助信息的建筑物提取和基于深度学习的建筑物提取。其中，基于底层特征的建筑物提取主要是利用建筑物在高分辨率遥感影像中的纹理、色彩、形状等特征或特征组合进行提取，如HUANG X[1]等将光谱、结构和语义特征进行有效集成，提高了城市建筑物等地物的分类精度；Ghanea M[2]等利用建筑物形状、颜色、亮度、大小和高度的变化提取建筑物，获得了较高的精度；Dikmen M[3]等首先在过分割的影像中确定其中的阴影对象，再利用建筑物的光谱特征及其与阴影的空间关系提取建筑物；WANG J[4]等通过对几何信息的高效监测提取建筑物的几何边界，再利用线段检测器将检测到的线段分层分组得到矩形建筑物的候选区，然后通过线段连接和闭合轮廓搜索对几何信息进行有效检验，获得了良好的建筑物提取效果和整体精度。……