【摘 要】
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建筑物是城市环境中的主要地物类型,从高分影像等数据中自动提取建筑物对于提升土地利用变化检测、城市规划与土地执法等业务的质量与效率具有重要意义。本文针对现有建筑物提取方法存在的边界提取不精确的问题以及采用手工特征表达图像信息的局限性,融合LiDAR数据与高分影像两种数据源的特征信息,提出一种基于SegNet语义模型的建筑物提取新方法。首先,对LiDAR数据预处理得到数字表面模型(DSM)、数字地形模
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建筑物是城市环境中的主要地物类型,从高分影像等数据中自动提取建筑物对于提升土地利用变化检测、城市规划与土地执法等业务的质量与效率具有重要意义。本文针对现有建筑物提取方法存在的边界提取不精确的问题以及采用手工特征表达图像信息的局限性,融合LiDAR数据与高分影像两种数据源的特征信息,提出一种基于SegNet语义模型的建筑物提取新方法。首先,对LiDAR数据预处理得到数字表面模型(DSM)、数字地形模型(DTM)、归一化数字表面模型(nDSM),利用高分影像NDVI值去除n DSM中部分树木点,得到结果
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我国合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)技术已有四十多年发展历程,部分技术发展成果已达到国际领先水平。以SAR为主要代表的雷达遥感技术也呈现出多方面蓬勃发展的趋势。雷达遥感依托星载、机载、地基等多种平台,包括干涉、极化、层析、多站等多种技术形态,以此为基础发展的雷达遥感应用已涉及各领域,如军事侦察、地形测绘、海洋观测、环境监测、国土普查、城市规划、灾害搜救和评估
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