高分辨率影像城区建筑物提取研究

【目的】探讨高分辨率遥感影像城区建筑物提取方法,为快速获取城区建筑物分布和辅助制订城区发展规划提供参考。【方法】以陕西杨凌西北农林科技大学北校区为研究对象,采用知识规则与支持向量机(Support vector machines,SVM)相结合的面向对象分析方法,从QuickBird影像中提取建筑物,并与基于SVM的面向对象分析方法及传统的基于像元的分类方法进行比较。【结果】采用知识规则与SVM相结合的面向对象分析方法所得的分类结果表明,提取建筑物总体精度达到90.68%,Kappa系数为0.81,较基于SVM的面向对象分析方法、SVM、最大似然法、K均值法总体精度分别提高了10.38%,15.31%,26.4%和29.2%。【结论】基于知识规则和SVM相结合的面向对象分析方法精度高、速度快,可快速获取建筑物的分布情况。