【摘 要】
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从遥感图像中提取人工建筑物的方法在城市土地利用和土地覆盖评估、更新地理数据库、变化检测等方面发挥着重要作用。同时,在实际应用中往往需要更加美观的建筑物边界,以供应商业的需求,因此如何对建筑边界进行拟合一直具有极为重要的研究价值,本文基于nDSM利用北京二号遥感影像,以及指数数据NDVI、BAI数据,作为通道叠加生成7通道的图像数据。利用该数据源运用支持向量机、Bagging、Boosting的集成
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从遥感图像中提取人工建筑物的方法在城市土地利用和土地覆盖评估、更新地理数据库、变化检测等方面发挥着重要作用。同时,在实际应用中往往需要更加美观的建筑物边界,以供应商业的需求,因此如何对建筑边界进行拟合一直具有极为重要的研究价值,本文基于nDSM利用北京二号遥感影像,以及指数数据NDVI、BAI数据,作为通道叠加生成7通道的图像数据。利用该数据源运用支持向量机、Bagging、Boosting的集成算法分类器完成建筑物的提取。最后对提取后的建筑物边界线进行数据增强,在Google Colab平台上采用pix2pix网络模型进行训练与推理,得到拟合后的边界研究结果表明:（1）基于激光点云数据获取的nDSM数据以及指数数据作为数据源,相对于4通道的遥感图像数据,提高了建筑提取的精度,弥补了单一的遥感数据源特征不足的缺点,为建筑物的提取和其他地类的提取提供了技术参照;（2）采用面向像元的方法提取,选择机器学习的相关算法,该方法计算简便。在精度满足需求的情况下,训练时间更短。同时采用了集成类的算法有利于更好的减少噪声,提高算法的精度;（3）基于pix2pix网络模型进行训练,该网络模型能成功对建筑物的边界线进行拟合,该方法具有端到端的优势,能成功连接断开的边界线,毛躁的边界线等。该论文有图43幅,表3个,参考文献60篇。
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