[发明专利]一种高分遥感影像建筑物提取方法

权利要求书

1.一种高分遥感影像建筑物提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取高分辨遥感影像，对影像进行阴影检测，同时通过分割将影像划分为潜在地理对象及其边界的集合；在影像分割基础上，剔除阴影以及与建筑物具有显著形态学特征差异的对象，从而提取出候选对象集合；

(2)基于尺度参数自适应提取策略，在对象边界约束下构建差分属性剖面，在步骤(1)提取的候选对象集合基础上获得初始建筑物集合；该步骤的具体过程如下：

(201)设定各属性尺度参数优化的区间；

(202)将所有属性区间均等分为X个子区间，设定Interval_x为第x个子区间，在对象边界约束条件下，计算所有满足Interval_x属性范围要求的连通域个数，记为Quantity_x；

(203)设μ为变化程度指标，μ∈(0，1)，若满足：

(Quantity_x-Quantity_x-1)＞(Quantity_x+Quantity_x-1)×u

则将子区间Interval_x-1的初始值和子区间Interval_x的终值作为优化尺度参数纳入尺度参数集合；

若满足：

(Quantity_x-Quantity_x+1)＞(Quantity_x+Quantity_x+1)×u

则将Interval_x的初始值和Interval_x+1的终值作为优化尺度参数纳入尺度参数集合；否则，继续下一区间的判别；

(204)遍历所有区间，利用提取的所有优化尺度参数构成最终尺度参数集合T_opt，基于尺度参数集合T_opt构建形态学属性剖面，从而得到各属性典型区间的差分属性剖面；

(205)对各差分属性剖面中符合建筑物属性范围的像素取交集，并剔除属于阴影的像素，结合候选对象集合，保留其中所有包含建筑物像素的对象构成初始建筑物集合；

(3)依据类间可分性自动提取初始建筑物集合中的不确定对象，并进行二次判别，获得最终建筑物提取结果；该步骤的具体过程如下：

(301)在初始建筑物集合中，设某对象中符合建筑物属性范围的像素比例为g∈(0,g_max]，g_max为g取得的最大值，令g_mid＝0.5×g_max，设置两个阈值δ₁和δ₂，δ₁的波动区间为(0,g_mid)，δ₂的波动区间为(g_mid,g_max)；

(302)设F为区间(δ₁,g_mid)，U_F为F中的对象集合，L为区间(0,δ₁]，O_L为L中的对象集合，则U_F与O_L的J-M距离JM₁等于U_F和O_L中任意两个对象的J-M距离的总和；设Y为区间(g_mid,δ₂)，U_Y为Y中的对象集合，E为区间[δ₂,g_max]，O_E为E中的对象集合，则U_Y与O_E的J-M距离JM₂等于U_Y和O_L中任意两个对象的J-M距离的总和；通过遍历所有δ₁与δ₂的组合，自适应提取JM₁+JM₂取得最小值时的阈值组合δ₁＝δ_opt1和δ₂＝δ_opt2；将满足(0,δ_opt1]的对象作为确定非建筑物集合，满足[δ_opt2,g_max]的对象作为确定建筑物集合，其余对象构成不确定对象集合；

(303)设R_uncertain为不确定对象集合中的某一对象，R_uncertain与确定建筑物集合中所有对象的J-M距离之和为JM_true，R_uncertain与确定非建筑物集合中所有对象的J-M距离之和为JM_false，若满足JM_true＜JM_false，则R_uncertain属于确定建筑物集合；否则，R_uncertain属于确定非建筑集合；遍历不确定对象集合中的所有对象，获得最终建筑物提取结果。