Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2017, Vol. 29 Issue (3): 65-69    DOI: 10.6046/gtzyyg.2017.03.09
  技术方法 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于SPOT6数据的建筑物提取规则研究
付盈, 国巧真, 潘应阳, 汪东川
天津城建大学地质与测绘学院,天津 300384
Research on building extraction rules based on SPOT6 data
FU Ying, GUO Qiaozhen, PAN Yingyang, WANG Dongchuan
Institute of Geology and Geomatics, Tianjin Chengjian University, Tianjin 300384, China
全文: PDF(4057 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对SPOT6卫星遥感影像,采用基于规则的方法对建筑物进行提取。首先,分析了每种规则属性提取建筑物的效果,在此基础上制定建筑物提取规则; 再分别采用K均值聚类法(K-means)、K临近值法(K nearest neighbor,KNN)、支持向量机法(support vector machine,SVM)和神经网络法进行建筑物提取实验,并与基于规则的方法进行对比; 最后,对建筑物提取结果进行精度评价。研究表明,基于该规则的建筑物提取精度高于其他方法,在一定程度上缓解了椒盐现象和同谱异物问题,可为今后SPOT6卫星影像更广阔的应用提供一定的技术支持。
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
姚镇海
邱新法
施国萍
张喜亮
关键词 NDVI遥感空间分布中国    
Abstract:For SPOT 6 satellite remote sensing image, a method based on rules was used to extract buildings. Firstly, the authors analyzed the extraction effects of every rule attribute and made the rule extract buildings based on the effect. Then the authors compared the methods of K-means clustering, K nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM) and neural network with the method used in this paper during the research. The precision evaluation of building extraction result shows that the accuracy of this method based on rules is higher than that of other methods. This method relieves the problems of the salt and pepper phenomenon and the same spectrum with foreign bodies, and provides some technical support for the wider application of SPOT 6 satellite images in the future.
Key wordsNDVI    remote sensing    spatial distribution    China
收稿日期: 2016-02-01      出版日期: 2017-08-15
基金资助:天津市自然科学基金项目“天津滨海新区地表水环境信息遥感提取与评价方法研究”(编号: 13JCQNJC08600)、“基于变化轨迹方法的滨海湿地流失累积效应研究”(编号: 15JCYBJC23500)和国家自然科学基金重点项目“京津唐地区景观格局演变与生态用地流失特征”(编号: 41230633)共同资助
通讯作者: 国巧真(1979-),女,副教授,博士,研究方向为资源与环境遥感监测。Email:gqiaozhen@tcu.edu.cn
作者简介: 付 盈(1990-),女,硕士研究生,研究方向为资源与环境遥感监测。Email:fuying19900707@163.com。
引用本文:   
付盈, 国巧真, 潘应阳, 汪东川. 基于SPOT6数据的建筑物提取规则研究[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(3): 65-69.
FU Ying, GUO Qiaozhen, PAN Yingyang, WANG Dongchuan. Research on building extraction rules based on SPOT6 data. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2017, 29(3): 65-69.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2017.03.09      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2017/V29/I3/65
[1] 江 华.基于eCognition面向对象技术的高分辨率遥感影像土地利用分类——以福州琅岐岛为例[J].海峡科学,2014(8):12-17.
Jiang H.High resolution remote sensing image classification of land use based on eCognition object-oriented technology:Setting Lang Qi island of Fu Zhou as an example[J].Straits Science,2014(8):12-17.
[2] Uzar M,Yastikli N.Automatic building extraction using LiDAR and aerial photographs[J].Boletim de Ciências Geodésicas,2013,19(2):153-171.
[3] Mongus D,Luka c ˙ N,Žalik B.Ground and building extraction from LiDAR data based on differential morphological profiles and locally fitted surfaces[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2014,93:145-156.
[4] 张 景,姚凤梅,徐永明,等.基于MODIS的土地覆盖遥感分类特征的评价与比较[J].地理科学,2010,30(2):248-253.
Zhang J,Yao F M,Xu Y M,et al.Comparison and evaluation of classification features in land cover based on remote sensing[J].Scientia Geographica Sinica,2010,30(2):248-253.
[5] Shaker I F,Abd-Elrahman A,Abdel-Gawad A K,et al.Building extraction from high resolution space images in high density residential areas in the great Cairo region[J].Remote Sensing,2011,3(4):781-791.
[6] 陈洁丽,刘永学,李满春,等.基于归一化指数分析的居民地遥感信息提取[J].测绘科学,2010,35(2):204-206,177.
Chen J L,Liu Y X,Li M C,et al.Extracting remote sensing information of residential areas based on the analysis of normalized difference index[J].Science of Surveying and Mapping,2010,35(2):204-206,177.
[7] 陈洁丽,刘永学,李满春,等.一种基于遥感数据快速提取居民地信息的新方法[J].地理与地理信息科学,2010,26(5):72-75.
Chen J L,Liu Y X,Li M C,et al.A new method of extracting residential areas based on remote sensing image[J].Geography and Geo-Information Science,2010,26(5):72-75.
[8] 王惠英,苏 伟,周军其.基于多分类器组合面向对象遥感影像信息提取方法[J].测绘工程,2009,18(5):22-26.
Wang H Y,Su W,Zhou J Q.Object-oriented information extraction method of remote sensing image based on multi-classifier mixed[J].Engineering of Surveying and Mapping,2009,18(5):22-26.
[9] 郑文武,曾永年.利用多分类器集成进行遥感影像分类[J].武汉大学学报:信息科学版,2011,36(11):1290-1293.
Zheng W W,Zeng Y N.Remote sensing imagery classification based on multiple classifiers combination algorithm[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2011,36(11):1290-1293.
[10] 郭怡帆,张 锦,卫 东.面向对象的高分辨率遥感影像建筑物轮廓提取研究[J].测绘通报,2014(S2):300-303.
Guo Y F,Zhang J,Wei D.The research of object-oriented building contour extraction of high-resolution remote sensing image[J].Bulletin of Surveying and Mapping,2014(S2):300-303.
[11] 董小姣,张东水,李朝奎.面向对象的泰安市高分辨率影像住宅建筑物提取[J].地理空间信息,2013,11(1):67-69.
Dong X J,Zhang D S,Li C K.Object-oriented information extraction method of residential buildings from high resolution image in Tai’an[J].Geospatial Information,2013,11(1):67-69.
[12] 谭衢霖,高姣姣.面向对象分类提取高分辨率多光谱影像建筑物[J].测绘工程,2010,19(4):30-33,38.
Tan Q L,Gao J J.Building extraction from high resolution multispectral image using object-oriented classification method[J].Engineering of Surveying and Mapping,2010,19(4):30-33,38.
[13] 谭衢霖.高分辨率多光谱影像城区建筑物提取研究[J].测绘学报,2010,39(6):618-623.
Tan Q L.Urban building extraction from VHR multi-spectral images using object-based classification[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2010,39(6):618-623.
[14] 张璐璐,何 宁,徐 成,等.基于K-means聚类的遥感影像条状地物半自动提取方法[J].北京联合大学学报,2015,29(1):47-52.
Zhang L L,He N,Xu C,et al.A strips features semi-automatic extraction method of remote sensing image based on K-means clustering[J].Journal of Beijing Union University,2015,29(1):47-52.
[15] 戚玉娇,李凤日.基于KNN方法的大兴安岭地区森林地上碳储量遥感估算[J].林业科学,2015,51(5):46-55.
Qi Y J,Li F R.Remote sensing estimation of aboveground forest carbon storage in Daxing’an mountains based on KNN method[J].Scientia Silvae Sinicae,2015,51(5):46-55.
[16] Turker M,Koc-San D.Building extraction from high-resolution optical spaceborne images using the integration of support vector machine(SVM) classification,Hough transformation and perceptual grouping[J].International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,2015,34:58-69.
[17] 秦 永,孔维华,曹俊茹,等.基于SVM的遥感影像土地利用变化检测方法[J].济南大学学报:自然科学版,2010,24(1):88-90.
Qin Y,Kong W H,Cao J R,et al.For land use remote sensing image change detection method based on SVM[J].Journal of University of Ji’nan:Science and Technology,2010,24(1):88-90.
[18] 卢柳叶,张青峰,李光录.基于BP神经网络的遥感影像分类研究[J].测绘科学,2012,37(6):140-143.
Lu L Y,Zhang Q F,Li G L.Image classification of remote sensing based on BP neural networks[J].Science of Surveying and Mapping,2012,37(6):140-143.
[19] 郭 蕾,杨冀红,史良树,等.SPOT6遥感图像融合方法比较研究[J].国土资源遥感,2014,26(4):71-77.doi:10.6046/gtzyyg.2014.04.12"> doi:10.6046/gtzyyg.2014.04.12.
Guo L,Yang J H,Shi L S,et al.Comparative study of image fusion algorithms for SPOT6[J].Remote Sensing for Land and Resources,2014,26(4):71-77.doi:10.6046/gtzyyg.2014.04.12"> doi:10.6046/gtzyyg.2014.04.12.
[20] 马世斌,杨文芳,张 焜.SPOT6卫星图像处理关键技术研究[J].国土资源遥感,2015,27(3):30-35.doi:10.6046/gtzyyg.2015.03.06"> doi:10.6046/gtzyyg.2015.03.06.
Ma S B,Yang W F,Zhang K.Study of key technology of SPOT6 satellite image processing[J].Remote Sensing for Land and Resources,2015,27(3):30-35.doi:10.6046/gtzyyg.2015.03.06"> doi:10.6046/gtzyyg.2015.03.06.
[21] Jiang H,Su Y Y,Jiao Q S,et al.Typical geologic disaster surveying in Wenchuan 8.0 earthquake zone using high resolution ground LiDAR and UAV remote sensing[C]//Proceedings SPIE 9262,Lidar Remote Sensing for Environmental Monitoring XIV.Beijing,China:SPIE,2014:926219.
[1] 李伟光, 侯美亭. 植被遥感时间序列数据重建方法简述及示例分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 1-9.
[2] 丁波, 李伟, 胡克. 基于同期光学与微波遥感的茅尾海及其入海口水体悬浮物反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 10-17.
[3] 史飞飞, 高小红, 肖建设, 李宏达, 李润祥, 张昊. 基于集成学习和多时相遥感影像的枸杞种植区分类[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 115-126.
[4] 高琪, 王玉珍, 冯春晖, 马自强, 柳维扬, 彭杰, 季彦桢. 基于改进型光谱指数的荒漠土壤水分遥感反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 142-150.
[5] 胡盈盈, 戴声佩, 罗红霞, 李海亮, 李茂芬, 郑倩, 禹萱, 李宁. 2001—2015年海南岛橡胶林物候时空变化特征分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 210-217.
[6] 张秦瑞, 赵良军, 林国军, 万虹麟. 改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 230-237.
[7] 贺鹏, 童立强, 郭兆成, 涂杰楠, 王根厚. 基于地形起伏度的冰湖溃决隐患研究——以希夏邦马峰东部为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 257-264.
[8] 刘文, 王猛, 宋班, 余天彬, 黄细超, 江煜, 孙渝江. 基于光学遥感技术的冰崩隐患遥感调查及链式结构研究——以西藏自治区藏东南地区为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 265-276.
[9] 王茜, 任广利. 高光谱遥感异常信息在阿尔金索拉克地区铜金矿找矿工作中的应用[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 277-285.
[10] 吕品, 熊丽媛, 徐争强, 周学铖. 基于FME的矿山遥感监测矢量数据图属一致性检查方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 293-298.
[11] 张大明, 张学勇, 李璐, 刘华勇. 一种超像素上Parzen窗密度估计的遥感图像分割方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 53-60.
[12] 薛白, 王懿哲, 刘书含, 岳明宇, 王艺颖, 赵世湖. 基于孪生注意力网络的高分辨率遥感影像变化检测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 61-66.
[13] 宋仁波, 朱瑜馨, 郭仁杰, 赵鹏飞, 赵珂馨, 朱洁, 陈颖. 基于多源数据集成的城市建筑物三维建模方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 93-105.
[14] 于新莉, 宋妍, 杨淼, 黄磊, 张艳杰. 结合空间约束的卷积神经网络多模型多尺度船企场景识别[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 72-81.
[15] 李轶鲲, 杨洋, 杨树文, 王子浩. 耦合模糊C均值聚类和贝叶斯网络的遥感影像后验概率空间变化向量分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 82-88.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发