【摘 要】
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基于Li DAR数据,提出一种由粗到细的面向对象的建筑物自动提取方法.首先通过机载Li DAR数据构建出归一化数字表面模型(normalized digital surface model,n DSM),利用首尾两
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基于Li DAR数据,提出一种由粗到细的面向对象的建筑物自动提取方法.首先通过机载Li DAR数据构建出归一化数字表面模型(normalized digital surface model,n DSM),利用首尾两次回波高程计算出归一化差值(normalized difference,ND),并采用形态学运算消除边缘特殊回波点.基于n DSM和ND数据,依据建筑物的高程及穿透性信息,用阈值分割法进行建筑物粗提取.结合n DSM和ND数据以及强度信息,对粗提取得到的备选建筑物采取多尺度分割,合并亮度值相差较小的邻近分割结果对象,达到对分割结果的优化处理.最后利用目标对象的亮度、形状、面积和空间关系等特征,完成建筑物的精提取.实验结果表明,该方法可得到较高精度的建筑物信息,是基于机载Li DAR数据提取建筑物的新思路.
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