徐隆鑫 ，孙永华 ，何仕俊 ，赵元铭 ，叶 淼

（1.首都师范大学资源环境与旅游学院，北京 100048；2.水资源安全北京试验室，北京 100048；3.教育部三维信息获取与应用重点试验室，北京 100048；4.核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室，北京 100029）

0 引 言

我国正处于经济建设的高速发展时期，城市更新速度加快，不可避免地产生了大量的建筑垃圾，而我国当前对建筑垃圾的处理仍处于初级阶段，大量建筑垃圾被露天堆置或填埋，侵占了大量土地，同时也造成了资源的极大浪费［1-2］.对建筑垃圾进行合理的分类，既可以提高建筑垃圾的综合回收利用率，又可以进一步改善生态环境质量.

近些年来，针对建筑垃圾的分类研究有所增加.郑龙海等［3］提出了一种基于机器视觉与称重技术相结合的建筑垃圾自动分类方法，实现了建筑垃圾中常见的木头和砖石的自动分类；Xiao等［4］基于木材、塑料和砖块等6种常见类型建筑垃圾的光谱反射率特征，利用极限学习机和随机森林算法完成了6种建筑垃圾的分类，并取得了较好的分类精度；Davis等［5］基于自动识别不同材料的技术，设计了一种深度卷积神经网络，成功识别了7种典型建筑垃圾，识别准确度高达94.0%.针对特定研究区，上述分类方法往往需要大量的数据样本，使得建筑垃圾分类工作的时效性受到限制.无人机遥感凭借其低成本、灵活机动性强、操作简单和起飞限制条件少等优势，已被广泛地应用于环境保……