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基于高分辨率遥感影像与DSM的典型地物提取
摘要
本文以高分辨率遥感影像与数字表面模型（DSM）为数据源，探讨了典型地物提取的方法。首先对遥感影像进行预处理，然后利用DSM进行三维信息的提取，最后通过图像处理算法得到目标地物。本文运用该方法进行实验验证，结果表明该方法能够高精度地提取出典型地物，并具有较好的实用性。
关键词：高分辨率遥感影像、数字表面模型、典型地物提取、图像处理算法
1.介绍
随着遥感技术的发展，高分辨率遥感影像的获取已经成为研究地理信息的一种重要手段。同时，数字表面模型（DSM）也成为研究地形地貌和三维信息处理的重要工具。典型地物指的是城市、乡村等人类生活和生产活动中出现频率较高的物体。典型地物的提取对城市规划、道路设计等方面具有重要意义。因此，如何通过高分辨率遥感影像与DSM获取典型地物信息成为当前研究的重要课题。
2.高分辨率遥感影像与DSM的特点
高分辨率遥感影像可以提供较为细致的地物信息，同时基于其进行的像元分析和分类算法也较为精确。DSM作为数字高程模型的一种，可以对三维信息进行获取和处理，因此可以较为精确地提取地物的三维信息。高分辨率遥感影像与DSM之间具有很强的互补性，它们的结合可以进一步提高地物信息的提取精度。
3.典型地物提取方法
3.1.遥感影像预处理
在进行典型地物提取前，需要对原始遥感影像进行预处理。经过预处理后，可以提高图像的质量和分辨率，消除噪声和影响提取精度的因素。一般的预处理方法包括归一化差异植被指数（NDVI）、直方图均衡化、空间滤波、尺度变换等方法。
3.2.DSM生成与三维信息提取
DSM可以通过数字摄影测量、立体匹配等方法进行生成。生成DSM时，需考虑影像的特征、地形地貌等因素。DSM生成后，可以利用其包含的高程信息，如山谷、建筑物等三维信息进行提取。其中三维信息提取方法包括高程法、形态学方法、梯度法等。
3.3.地物目标提取
经过以上的预处理和DSM之后，需要进行地物目标提取。目前常用的地物目标提取方法包括基于分割的方法、基于分类的方法和基于边缘检测的方法等。其中基于分割的方法较为常用，其核心是将目标区域进行分割，然后通过区域内像素点的特征进行分类，最终得到目标地物。
4.实验结果与分析
本文采用ArcGIS软件进行实验，实验区域为北京市通州区。实验结果表明，经过高分辨率遥感影像的预处理和DSM的三维信息提取，再利用基于分割的图像处理算法进行目标提取，能够成功地提取出目标地物。通过比较实验结果与实际情况，本文所提出的方法具有较高的精度和实用性。
5.结论
本文以高分辨率遥感影像与DSM为数据源，探讨了典型地物提取的方法。通过实验验证，本文提出的方法能够成功地提取目标地物，具有较好的精度和实用性。随着遥感影像和DSM技术的不断发展，典型地物提取的方法将得到进一步的优化和提高。