【摘 要】
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本文利用高光谱遥感影像和机载LiDAR数据融合来重点提取城市的房屋和树木目标。首先通过机载LiDAR点云数据提取数字地面模型(Digital Surface Model,DSM)和数字地形模型(Digi
【机 构】
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中国地震局地震预测研究所,中国林业科学研究院资源信息研究所,中国地质大学地球物理与空间信息学院,武汉大学遥感信息工程学院
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本文利用高光谱遥感影像和机载LiDAR数据融合来重点提取城市的房屋和树木目标。首先通过机载LiDAR点云数据提取数字地面模型(Digital Surface Model,DSM)和数字地形模型(Digital Terrain Model,DTM),进一步差值计算得到nDSM(normalized Digital Surface Model)。利用高光谱影像计算归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI),采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)进行去噪和降维处理。结合nDSM和NDVI图像,采用面向对象的特征提取方法实现研究区内大型商用房屋的提取。对PCA图像和nDSM图像进行融合,然后采用最大似然分类(Maximum Likelihood Classification,MLC)方法进行监督分类,实现民用房屋和树木的提取。本文研究结果显示:商用房屋的正确提取率达到89.53%;MLC方法对融合图像分类的总体精度为84.00%,Kappa系数为82.86。
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