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與傳統(tǒng)的信息提取方法相比；將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到遙感影像信息提取中；可以提高結(jié)果的精度；文章以WorldView-2遙感影像為例；首先利用多尺度分割選取最優(yōu)分割尺度；獲得影像對象；在基于對象的基礎(chǔ)上利用特征空間優(yōu)選工具獲得最優(yōu)特征子集；最后利用J48算法、隨機(jī)森林算法對建筑物提取的效果進(jìn)行分析；實(shí)驗結(jié)果表明:J48算法在高分辨率影像建筑物提取中有更好地效果；
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如何自動地從高分辨率遙感影像中提取建筑物等人工目標(biāo)是高分辨率遙感影像處理與理解領(lǐng)域的一個熱點(diǎn)與難點(diǎn)問題,建筑物作為人類改變自然界的標(biāo)志性地物之一,其各種信息的快速自動提取是地形測圖和城市地理數(shù)據(jù)更新的重要步驟,也是衡量人類活動的主要因素之一。本文提出了影像-基元-目標(biāo)的影像分析方法,首先對高分辨率遙感影像進(jìn)行特征提取,通過聚類方法形成不同基元,在此基礎(chǔ)上對相應(yīng)的基元特征進(jìn)行分析及建筑物模式的匹配,完成建筑物的自動提取過程,相應(yīng)方法也可以推廣到其他目標(biāo)地物的識別過程。
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