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面向对象的高分辨率遥感影像建筑物特征提取方法研究的综述报告
随着高分辨率遥感影像的快速发展，其在城市规划、环境监测、军事侦察等领域中的应用越来越广泛。建筑物是城市中不可或缺的要素，因此，高分辨率遥感影像建筑物特征提取成为了一个热门的研究方向。本文综述了当前面向对象的高分辨率遥感影像建筑物特征提取方法的研究进展和应用现状。
一、面向对象的遥感影像建筑物特征提取方法
面向对象的遥感影像建筑物特征提取方法是通过将遥感影像中的像元（pixel）结合起来形成不同的对象，然后对这些对象进行分类、分割和特征提取等操作。与传统的像元分类方法相比，面向对象的方法通过综合考虑多种空间信息和语义信息，更具有可解释性与精度。
现有的面向对象的遥感影像建筑物特征提取方法主要可以归类为以下几类：
1.基于规则的方法：基于规则的方法通过人为设定一些规则和条件来判断是否为建筑物，例如判断一片区域是否存在直角结构、左右对称等等。这种方法不需要大量的训练样本，但需要人为设定规则，可能存在主观性和不确定性。
2.基于像元的方法：基于像元的方法是最传统的方法，即将遥感影像中的像元进行分类，标记是否为建筑物。这种方法计算量较大，需要大量的训练样本，同时一些特定的建筑物形态可能难以被准确地提取。
3.基于目标检测的方法：基于目标检测的方法首先需要训练一个目标检测器来自动识别建筑物，然后将其应用到新的遥感影像中进行建筑物的检测与提取。这种方法能够准确地提取建筑物，但训练数据量较大，模型的泛化能力有限。
4.基于深度学习的方法：近年来，基于深度学习的方法在遥感影像建筑物特征提取领域中逐渐成为主流。这种方法可以自动学习特征，并且不需要手动选择影像特征。它可以有效地提取遥感影像中的建筑物，特别是在模糊或遮挡的情况下。
二、面向对象的遥感影像建筑物特征提取应用现状
面向对象的遥感影像建筑物特征提取方法在城市规划、环境监测、自然灾害评估等领域有着广泛的应用。
1.城市规划方面，面向对象的方法在城市建设评估和地图制作中被广泛应用。通过提取影像中的建筑物信息，可以帮助规划师更好地了解土地利用和建筑密度，以及提供更准确的城市基础设施规划。
2.环境监测方面，面向对象的方法可以帮助监测城市空气、水质和垃圾堆放场等方面的污染情况。通过提取建筑物信息，可以评估城市的城市化程度以及碳排放等环境指标。
3.自然灾害评估方面，面向对象的方法可以检测灾害区域中建筑物的损坏情况，评估灾害对建筑造成的严重程度，并快速确定受影响的区域，从而提高灾难响应的效率和质量。
三、结论
随着高分辨率遥感影像的应用越来越广泛，面向对象的遥感影像建筑物特征提取方法也变得越来越重要。尽管还存在一些局限性，如数据量的要求和深度学习与规则方法之间的权衡，但面向对象的方法仍然是高分辨率遥感影像建筑物特征提取领域中的有效技术。预计未来将出现更多基于深度学习的方法，并有望在建筑物特征提取中崭露头角。