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基于高分辨率遥感影像的建筑物提取方法研究
摘要：
随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像已经成为建筑物提取领域中重要的数据来源。建筑物作为城市空间的主体，其精确提取对于城市规划、土地资源管理等方面具有重大意义。本文首先介绍了高分辨率遥感影像的特点和建筑物提取的研究现状，接着分析了常见的建筑物提取方法，包括基于阈值分割、形态学处理、边缘检测、区域生长等方法。最后，本文提出了一种基于深度学习的建筑物提取方法，利用卷积神经网络对高分辨率遥感影像进行特征提取和分类，实现了精确的建筑物提取。本文从理论和实践两个方面综述了建筑物提取方法的研究进展和发展趋势，为相关领域的研究工作者提供了参考。
Abstract:
Withthecontinuousdevelopmentofremotesensingtechnology,high-resolutionremotesensingimageshavebecomeanimportantsourceofdataforbuildingextractioninthefield.Asthemainbodyofurbanspace,theaccurateextractionofbuildingshassignificantimplicationsforurbanplanning,landresourcemanagementandotheraspects.Thispaperfirstintroducesthecharacteristicsofhigh-resolutionremotesensingimagesandtheresearchstatusofbuildingextraction,andthenanalyzescommonbuildingextractionmethods,includingthresholdsegmentation,morphologicalprocessing,edgedetection,andregiongrowingmethods.Finally,thispaperproposesabuildingextractionmethodbasedondeeplearning.Themethodusesconvolutionalneuralnetworkstoextractfeaturesandclassifyhigh-resolutionremotesensingimages,realizingaccuratebuildingextraction.Thispapersummarizestheresearchprogressanddevelopmenttrendsofbuildingextractionmethodsfromboththeoreticalandpracticalperspectives,providingareferenceforresearchersinrelatedfields.
关键词：高分辨率遥感影像；建筑物提取；阈值分割；形态学处理；边缘检测；区域生长；深度学习
Keywords:high-resolutionremotesensingimages;buildingextraction;thresholdsegmentation;morphologicalprocessing;edgedetection;regiongrowing;deeplearning
1.前言
建筑物是城市空间的主体，建筑物提取作为遥感图像处理的一个重要领域，在城市规划、土地资源管理、环境保护等方面具有重要应用价值。高分辨率遥感影像具有分辨率高、信息量大的特点，因此成为建筑物提取的重要数据来源。随着信息技术的快速发展，基于数字图像处理和模式识别的建筑物提取方法得到了快速发展。本文结合深度学习技术，综述了建筑物提取的研究进展和发展趋势。
2.高分辨率遥感影像的特点
高分辨率遥感影像是指像素分辨率在1米以下的遥感图像。高分辨率遥感影像具有以下特点：
（1）分辨率高：高分辨率遥感影像可提供高精度的细节信息，有利于对建筑物进行准确的提取。
（2）信息量大：高分辨率遥感影像包含大量的地物信息，可以提供多维数据来分析、提取建筑物特征。
（3）空间分布广：高分辨率遥感影像涵盖的地面区域广，可以全面展现建筑物分布和结构特征。
3.建筑物提取的研究现状
建筑物提取是遥感图像处理的重要领域，目前已有大量关于建筑物提取的研究成果。常用的建筑物提取方法包括：
（1）阈值分割：通过设置阈值对遥感图像进行二值化处理，将像素分为建筑物和非建筑物两类。
（2）形态学处理：通过形态学滤波、膨胀、腐蚀等操作来消除噪声、平滑图像，并提取建筑物的形态特征。
（3）边缘检测：通过检测像素间的边缘来提取建筑物边缘信息，常用的算法