【摘 要】
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随着无人机技术的飞速发展,低空航空摄影测量在城市地图更新、大比例尺地形图测绘中得到迅猛发展。建筑物提取是无人机影像处理工作中最为基础和重要的内容。采用基于影像单个像素的传统图像分类方法,例如监督分类与非监督分类,在分类对象比较详细复杂的无人机影像情况下,可能无法满足准确分类的要求。随着基于对象的分类方法的提出和实现,分类的精度得到了大幅度的提升。本研究以某区域的无人机影像为实验数据,采用基于影像对
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随着无人机技术的飞速发展,低空航空摄影测量在城市地图更新、大比例尺地形图测绘中得到迅猛发展。建筑物提取是无人机影像处理工作中最为基础和重要的内容。采用基于影像单个像素的传统图像分类方法,例如监督分类与非监督分类,在分类对象比较详细复杂的无人机影像情况下,可能无法满足准确分类的要求。随着基于对象的分类方法的提出和实现,分类的精度得到了大幅度的提升。本研究以某区域的无人机影像为实验数据,采用基于影像对象的分类方法及相关的分析软件,对分类过程中所涉及的图像处理算法、分类器中融合多种特征进行影像分类的精度等问题展开对比分析和研究。研究的内容及成果总结如下:1)针对研究区无人机影像地物细节丰富,数据冗余程度高,形成影像分类后细小地物较多、建筑物边界模糊等问题,利用sobel微分算子对图像进行滤波,达到突出图像边界的效果。2)对比分析了传统基于像素的图像分割技术与基于影像对象的分割技术及优缺点。根据ESP2算法对影像进行计算,得到最优的分割尺度。并通过实验验证,最终确定图像的最优分割尺度参数为90,形状参数为0.4,紧致度为0.5。3)使用几个参数法研究图像的形状特征与纹理特征。通过实验验证矩阵适应性与紧致度突出建筑物的轮廓信息,以便更好地进行建筑物的提取。采用e Cognition内的八种灰度共生矩阵法提取图像的纹理特征向量。通过实验对比得出GLCM中的信息熵能更好地表示研究区地物的纹理特征。4)用K最邻近分类器(KNN)与支撑向量机(SVM)方法对无人机影像进行分类。KNN的分类结果的Kappa系数为0.88,SVM分类结果为0.87。加入sobel算子以后KNN的分类精度提高到了0.96,SVM的分类精度提高到了0.90,证明了sobel算子能有效增强图像边界、提高分类精度。
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