周再文 王 建 朱 恰 刘星雨 马紫雯 高贤君

(长江大学 地球科学学院, 湖北 武汉 430100)

0 引言

建筑物作为地理信息研究的比较重要的地理要素之一,是现代城市的主要组成,也是用来衡量城市发展的比较重要的指标。建筑物信息的提取对城市规划、地理信息系统的实际应用、数字城市应用等方面具有重要的意义和作用[1]。随着遥感技术的快速发展,各种遥感影像的空间分辨率也越来越高。由于高分辨率遥感影像具有地物纹理信息丰富、成像光谱波段多、重访时间短等特点,其已经成为地物信息获取的重要的数据来源[2]。但是高分遥感影像在提高地物光谱特征,突出地物结构、纹理信息的同时,会带来严重的异物同谱的问题。实际工作中建筑物周围的各种其他无关地物的干扰也会导致建筑物信息最终的提取结果与原始影像中的建筑物的形状和边界轮廓不一致。因此基于已有的建筑物信息提取方法对建筑物的边界轮廓进一步优化对于提高建筑物精度具有十分重要的研究意义。

目前比较主流的建筑物信息提取方法,按照遥感影像提取建筑物的原理主要分成三类:

(1)基于区域分割的提取方法:先利用监督、非监督或面向对象的分类方法对影像进行初步的分类;再对建筑物所在的类别根据建筑物自身的几何形状、空间信息等特征提取具体的建筑物目标[3]。黄慧萍等[4]提出了以多尺度影像分割与面向对象影像分析为主要技术,利用样本多边形对象的成员函数建立训练区,自动提取大庆市城市绿地覆盖信息,达到清查城市绿地的目的。……