基于CART决策树的高分遥感影像建筑物提取研究.docx

基于CART决策树的高分遥感影像建筑物提取研究
基于CART决策树的高分遥感影像建筑物提取研究
摘要：
遥感影像的建筑物提取是一项重要的研究任务，对于城市规划、环境监测和灾害评估等方面具有重要意义。本文以高分遥感影像为数据源，基于CART决策树算法，研究了一种高效准确的建筑物提取方法。首先，对遥感影像进行预处理，包括去噪、图像增强和边缘检测等步骤。然后，利用CART决策树算法进行特征选择和建筑物分类。最后，通过实验验证了该方法的有效性和可行性。
关键词：遥感影像；建筑物提取；CART决策树；特征选择；分类
1.引言
近年来，随着航天技术的进步和遥感技术的广泛应用，高分遥感影像的获取变得越来越容易。遥感影像具有信息丰富、时间连续性强和空间分辨率高等特点，对于城市规划、环境监测和灾害评估等方面具有重要意义。建筑物提取是遥感影像处理中的一个重要任务，其准确性和效率对于相关研究和应用具有重要意义。
2.相关研究
过去的研究中，建筑物提取主要基于像素级别的方法，即利用图像的灰度值、纹理和形状等特征进行分割。然而，由于遥感影像中的背景噪声和光照变化等问题，当前的算法往往存在着提取不准确、漏检率高和虚警率大等问题。
3.方法
本文提出了一种基于CART决策树的建筑物提取方法，该方法可以有效地解决遥感影像中的建筑物提取问题。具体步骤如下：
3.1数据预处理
从高分遥感影像中提取建筑物前，需要对原始数据进行预处理。预处理的目的是消除噪声、增强图像和检测边缘。常用的预处理方法包括高斯滤波、直方图均衡化和Canny边缘检测。
3.2特征选择
在建筑物提取中，选择合适的特征对于分类器的准确性和效率具有重要影响。本文采用信息增益作为特征选择的衡量指标，通过计算每个特征的信息增益，确定最优的特征子集。
3.3CART决策树分类
CART决策树是一种常用的分类算法，可以根据输入特征对样本进行分类。本文采用CART决策树进行建筑物分类，其优点是易于理解和实现，并且能够处理多分类问题。
4.实验设计与结果分析
为了验证提出的建筑物提取方法的有效性和性能，本研究使用了一组高分遥感影像进行实验。实验结果显示，本文提出的建筑物提取方法在准确性和效率方面均具有较好的表现。
5.结论与展望
本文基于CART决策树的高分遥感影像建筑物提取方法，通过预处理、特征选择和分类等步骤，实现了对建筑物的准确提取。实验结果表明，该方法具有较好的性能和可行性。未来的研究可以进一步优化算法，提高提取的准确性和效果。
参考文献：
[1]HuangP,YouS,HuangK,etal.Buildingextractionfromhigh-resolutionremotesensingimagesusingmulti-levelanalysisandcontextintegration[J].RemoteSensing,2013,5(10):5327-5352.
[2]LiX,GuoH,NieS.Automaticbuildingextractionfromveryhighresolutionsatelliteimagesusingsuperpixelandhierarchicalconditionalrandomfield[J].Remotesensing,2016,8(3):187.
[3]ZhangH,SongF,LiuS,etal.EvaluatingabuildingmodelsimplificationmethodusingairborneLIDARdataandhigh-resolutionmulti-spectralimagery[J].RemoteSensing,2016,8(11):892.