一种基于高分遥感影像的山地景观建筑提取方法和设备技术

本发明专利技术公开了一种基于高分遥感影像的山地景观建筑提取方法和设备。方法包括：对遥感影像进行分割，采用NDVI提取遥感影像中的非植被区域；对非植被区域进行分割，通过NDBI提取建筑区域；对建筑区域再次进行分割，计算每一斑块的归一化阴影建筑指数NSBI；计算非植被区域中每一斑块的NSBI区分度并设置区分度阈值，基于该阈值提取景观建筑区域。本发明专利技术通过引入阴影与非阴影具有显著差异的遥感影像光谱近红外波段，降低遥感影像山地阴面区域大面积阴影区对提取结果的影响。通过扩大分割后景观斑块与周边斑块NSBI相对差异值，扩大明亮区景观建筑、阴影区景观建筑、阴影区间的光谱相对差异，降低光谱混淆概率，使得景观建筑与其临近的斑块能够被明显区分。

【技术实现步骤摘要】
一种基于高分遥感影像的山地景观建筑提取方法和设备
本专利技术属于数字景观场地勘探领域，具体涉及一种基于高分遥感影像的山地景观建筑提取方法和设备。
技术介绍
便捷、准确地获取风景名胜区建筑面积及其空间分布，对旅游资源开发、风景区景观评估、现有建筑资源管理等均具有重要意义。相对于传统的实地调查，遥感技术具有无可替代的高频率、宽覆盖、低成本优势，为当代数字景观发展提供了一个重要的科学维度与量化解析手段，同时将景观特征研究由感觉提升为知觉，由定性提升为定量，对提高大尺度风景名胜景观特征量化提取与传统园林数字化理法研究水平具有技术进步意义。尤其是近些年发展起来的米级高分遥感，更是能够用于精准地识别、提取。因此，针对风景名胜区景观建筑的提取是一件非常有意义的工作。现有的基于遥感影像的风景名胜区景观建筑提取多是采用监督分类法，即先基于本底的特征分析，选择具有本底典型特征样本，然后基于人眼显著视觉机理与遥感影像曲线分析，通过训练分类器，最后执行分类。这种技术的缺点就是需要样本尽可能多的覆盖提取区域，尤其是在景观建筑与裸地、道路交错分布的区域，造成解析过程效率不高，且准确率尚待提升。此外，由于风景名胜本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于高分遥感影像的山地景观建筑提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、使用第一尺度参数A1将遥感影像分割为第一尺度斑块，计算每一斑块的归一化植被指数NDVI，将NDVI大于第一阈值T1的分割斑块提取为植被区域，其他斑块为非植被区域；S2、使用第二尺度参数A2对非植被区域进行分割，得到第二尺度斑块，计算每一斑块的归一化建筑指数NDBI，将NDBI大于第二阈值T2的第二尺度斑块判别为建筑区域，其他斑块为非建筑区域；S3、使用第三尺度参数A3对非植被区域进行分割，得到第三尺度斑块，并计算每一斑块的归一化阴影建筑指数NSBI；S4、根据NSBI计算每一斑块的归一化阴影建筑指数区分度S...

【技术特征摘要】
1.一种基于高分遥感影像的山地景观建筑提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、使用第一尺度参数A1将遥感影像分割为第一尺度斑块，计算每一斑块的归一化植被指数NDVI，将NDVI大于第一阈值T1的分割斑块提取为植被区域，其他斑块为非植被区域；S2、使用第二尺度参数A2对非植被区域进行分割，得到第二尺度斑块，计算每一斑块的归一化建筑指数NDBI，将NDBI大于第二阈值T2的第二尺度斑块判别为建筑区域，其他斑块为非建筑区域；S3、使用第三尺度参数A3对非植被区域进行分割，得到第三尺度斑块，并计算每一斑块的归一化阴影建筑指数NSBI；S4、根据NSBI计算每一斑块的归一化阴影建筑指数区分度Sx(NSBI)，将区分度大于第三阈值T3的区域提取为景观建筑；其中，第一尺度参数A1>第二尺度参数A2>第三尺度参数A3。2.根据权利要求1所述的基于高分遥感影像的山地景观建筑提取方法，其特征在于，所述方法使用多分辨率分割算法或超像素分割算法对图像进行分割。3.根据权利要求1所述的基于高分遥感影像的山地景观建筑提取方法，其特征在于，所述步骤S1中归一化植被指数NDVI计算公式如下：NIR为当前计算斑块的近红外波段均值，R为当前计算斑块的红波段均值。4.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李哲，何钰昆，成玉宁，赵锴彧，韩笑，陈菲菲，宋爽，杨宇欣，谢祺铮，曹息，郑世丰，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32