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高分辨率卫星图像中密集城区建筑物自动提取算法

研究

随着遥感技术的快速发展，高分辨率卫星图像已成为城市规划、资

源管理、环境监测等领域的重要数据来源。在此类卫星图像中，城市中

心区的建筑物密集，对自动提取算法提出了新的挑战。

本文主要探讨了一种基于深度学习的建筑物自动提取算法，通过对

卫星图像进行分割，提高了提取建筑物得精准度。具体步骤如下：

一、建筑物分割

对于城市中心区的高分辨率卫星图像，建筑物的数量和大小差异极

大，传统的基于形状和颜色的算法容易出现漏检、误检等问题。为了提

高建筑物的提取精准度，本文采用了一种基于深度学习的卷积神经网络

（CNN）模型，完成了建筑物的轮廓分割。

首先，我们选取一部分城市中心区的高分辨率卫星图像进行标注，

建立训练数据集。对于每张图像，我们手动标记出建筑物的边界，并将

这些数据集和卫星图像一起输入神经网络进行训练。通过不断迭代训练，

网络能够逐渐学习到建筑物的特征，进而完成对建筑物的自动分割。

二、建筑物特征提取

进行建筑物分割后，我们需要进一步提取建筑物的特征，在图像中

将其标记出来。本文采用了基于区域的方法，通过将图像分成若干个区

域进行分类判断，进而确定建筑物的位置。

具体来说，我们将图像分成若干个重叠的区域，对每个区域进行分

类。分类采用了支持向量机（SVM）算法，对每个区域的像素进行特征提

取，包括颜色直方图、纹理等。通过对训练数据的学习，SVM能够自动

对图像进行分类，判断每个像素是否属于建筑物。这样，将分类结果进

行拼接，就可以得到整张图像中建筑物的位置。

三、优化和改进

我们进一步优化了算法，加入了建筑物边缘检测和形态学处理，以

进一步提高算法的准确程度和鲁棒性。边缘检测采用了均值漂移方法，

可以有效地消除图像中的噪声和不平滑的像素。形态学处理则用于填补

缺口和消除孤立的像素点，以进一步减小漏检和误检的概率。

四、结果分析

本文选取了多组高分辨率卫星图像进行实验验证。采用了人工标注

的方式来对比算法的精度和效率，并采用了F1-score来量化建筑物的覆

盖度和漏检率。

实验结果显示，本文提出的算法能够在高分辨率卫星图像中提取建

筑物的数量和位置。与基于形状和颜色的传统算法相比，该算法能够实

现更高的分割精度和误检率。同时，算法具有较强的鲁棒性，在不同光

照、天气条件下仍能够提取建筑物。

总之，在高分辨率卫星图像中自动提取建筑物是一项具有挑战性的

任务，本文提出的基于深度学习的建筑物分割算法能够显著提高建筑物

提取的精度。随着遥感技术的进一步发展，我们相信该算法能够应用于

城市规划和资源管理领域，为城市发展提供更加科学的数据支撑。