基于卷积神经网络的建筑物精细化提取     

黄小赛  李艳  马佩坤  高扬  吴剑亮 《地理空间信息》2018,(3)

现有图像分割方法往往受图像模糊和噪声的影响,提取的轮廓不准确。为了提取建筑物的精确轮廓,提出了一种基于卷积神经网络的集成方法,包括建筑物定位、形状判断、形状匹配等步骤。实验证明,无论是对DSM图像还是多光谱影像,该方法都能获得精确的建筑物轮廓。  相似文献   

基于主成分分析法的城市建筑物变化检测     

高扬  李艳  黄小赛  吴剑亮  马佩坤 《地理空间信息》2018,(4)

提出一个集合主成分分析法(PCA)和变换向量法(CVA)的新方法,用来探测城市环境下建筑物屋顶的几何特征和颜色变化。在主成分分析法中,原始的RGB三通道被转换成3个成分,前2个成分被用来进行下一步的变换向量法。实验证明,该方法能有效地检测出微弱的屋顶颜色变化,同时能避免阴面屋顶的漏检误检。  相似文献