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基于高分辨率遥感影像的建筑物提取方法综述
摘要：
近年来，随着高分辨率遥感影像的广泛应用，建筑物提取成为了遥感图像处理中的一个重要课题。本文综述了基于高分辨率遥感影像的建筑物提取方法，包括传统方法和深度学习方法。传统方法主要有基于像素级和基于对象级的建筑物提取方法。像素级方法将遥感影像分割为像素，然后利用像素的特征进行分类。对象级方法先进行目标检测，再进行建筑物提取。深度学习方法则是通过训练深度神经网络，实现自动化的建筑物提取。
关键词：遥感影像，建筑物提取，像素级，对象级，深度学习
1.引言
建筑物提取是遥感图像处理中的一个重要课题。在城市规划、土地利用分析、灾害监测等领域，准确提取建筑物的分布和空间信息具有重要的意义。随着高分辨率遥感影像的广泛应用，如何快速、准确地提取建筑物成为了研究的热点。
2.传统方法
2.1基于像素级的建筑物提取方法
像素级方法将遥感影像分割为像素，然后利用像素的特征进行分类。常见的特征包括灰度值、纹理、光谱等。这些特征能够反映建筑物和背景的差异，从而实现建筑物的提取。像素级方法的优点是简单、直观，但也存在着提取精度低、易受噪声干扰的问题。
2.2基于对象级的建筑物提取方法
对象级方法先进行目标检测，再进行建筑物提取。目标检测是指在遥感影像中找到建筑物的位置和大小，常用的目标检测算法包括边缘检测、角点检测等。目标检测完成后，通过对目标进行分类和分割，实现建筑物的提取。对象级方法的优点是不受噪声的影响，提取精度较高，但计算复杂度较高。
3.深度学习方法
3.1卷积神经网络
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，能够对图像进行自动化的特征提取和分类。通过训练大量的样本数据，CNN可以学习到遥感影像中建筑物的特征，实现准确的建筑物提取。
3.2目标检测网络
目标检测网络是在CNN的基础上发展起来的，能够同时实现目标检测和分类。常用的目标检测网络包括FasterR-CNN、YOLO等。这些网络通过将遥感影像分为多个区域，然后对每个区域进行分类和定位，实现建筑物的提取。
4.结论
本文综述了基于高分辨率遥感影像的建筑物提取方法，包括传统方法和深度学习方法。传统方法主要有基于像素级和基于对象级的建筑物提取方法。深度学习方法则是通过训练深度神经网络，实现自动化的建筑物提取。在未来的研究中，可以进一步探索不同方法的优缺点，并结合特定的应用场景，选择合适的建筑物提取方法。