基于倾斜摄影综合SVM与模糊规则的城市不透水面信息提取

作     者：王燕燕 于海洋 WANG Yan-yan;YU Hai-yang

作者机构：河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室河南焦作454000 

出 版 物：《地理与地理信息科学》 (Geography and Geo-Information Science)

年 卷 期：2018年第34卷第6期

页      面：20-26,131,133页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金项目(U1304402) 国家重点研发计划(2016YFC08033103) 河南理工大学青年骨干教师项目(672105/216) 

主　　题：倾斜摄影 不透水面 面向对象 多尺度分割 影像分类 

摘      要：准确获取城市不透水面信息对于城市建设规划、环境评估等具有重要意义。该文建立了一种基于SVM监督分类和模糊规则分类相结合的城市不透水面提取方法,首先基于研究区无人机航摄多视倾斜影像,采用SFM方法重建三维点云数据,生成该区域的DOM、DEM和nDSM;其次,将研究区的波段信息和DEM、nDSM数据等共同作为分类依据,基于面向对象的多尺度图像分割技术,融合光谱波段和DEM、nDSM等数据,获取分割对象及其特征;最后,综合利用SVM分类与基于模糊规则的分类方法对城市不透水面信息进行提取。实验结果表明,该方法整体精度为0.91,Kappa系数为0.89,优于单独采用基于SVM的分类方法或基于模糊规则的分类方法。