【摘 要】
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针对从高分遥感影像中提取建筑物易受阴影和植被等遮挡而导致错误检测，提出一种建筑物轮廓双向驱动自适应分割重构的规则化方法。首先采用基于最小外接矩形的平直旋转变换算法，旋转建筑物轮廓至水平或竖直状态，减少轮廓图形学显示上的锯齿表征；然后设计最小外接矩形和Shi-Tomasi联合双向驱动建筑物轮廓自适应分割算法，将轮廓化整为零精准分割形成局部片段；最后提出基于局部最优权拟合的轮廓重构算法，依次对局部片段
【基金项目】
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自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室开放基金资助（MEMI-2021-2022-08）； 湖南科技大学测绘遥感信息工程湖南省重点实验室开放基金资助（E22133、E22205）； 城市轨道交通数字化建设与测评技术国家工程实验室开放课题基金资助（2021ZH02）； 海南省
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针对从高分遥感影像中提取建筑物易受阴影和植被等遮挡而导致错误检测，提出一种建筑物轮廓双向驱动自适应分割重构的规则化方法。首先采用基于最小外接矩形的平直旋转变换算法，旋转建筑物轮廓至水平或竖直状态，减少轮廓图形学显示上的锯齿表征；然后设计最小外接矩形和Shi-Tomasi联合双向驱动建筑物轮廓自适应分割算法，将轮廓化整为零精准分割形成局部片段；最后提出基于局部最优权拟合的轮廓重构算法，依次对局部片段经属性分配、约束重组、最优权拟合与坐标重组，实现建筑物轮廓的规则化。实验结果表明，与初始提取结果对比，经本方法规则化的轮廓视觉效果更好；另外，与同类基于栅格填充、角点校正、最优外接矩形拟合和主方向四种轮廓规则化方法对比，本方法在保证规则化效率的同时，精度也更高，具有更广泛的适用性，对常见包含不同角度变化的复杂建筑物均能得到更加规整的轮廓，可作为建筑物提取后处理规则化的参考手段。
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