测绘通报2023年第6期引文格式:王丽梅,王延正.基于高分辨率遥感影像的建筑物提取[J].测绘通报,2023(6):180-183.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2023.0191.基于高分辨率遥感影像的建筑物提取王丽梅1,2,王延正3(1.河北省水文工程地质勘查院(河北省遥感中心),河北石家庄050021;2.河北省遥感中心,河北石家庄050021;3.北京图源科技有限公司,北京100192)摘要:高分辨率遥感影像不仅具有丰富的光谱、空间分布、形状和纹理特征,也包含清晰的场景语义信息。本文以安徽省枞阳县枞阳镇为研究区域,以高分辨率影像为基础数据源,利用eCognition软件中深度学习与面向对象相结合的方法进行建筑物自动提取。结果表明,该方法具有更好的建筑物提取效果,总体分类精度达96.8%,可用于通过高分辨率影像进行建筑物提取的生产。关键词:深度学习;eCognition;多尺度分割;面向对象影像分析;卷积神经网络中图分类号:P237文献标识码:A文章编号:0494-0911(2023)06-0180-04Buildingsextractionbasedonhigh-resolutionremotesensingimageryWANGLimei1,2,WANGYanzheng3(1.HydrologyEngineeringGeologicalExplorationInstituteofHebeiProvince,Shijiazhuang050021,China;2.HebeiProvincialRemoteSensingCenter,Shijiazhuang050021,China;3.BeijingMapCoreTechnologyCo.,Ltd.,Beijing100192,China)Abstract:High-resolutionremotesensingimagesnotonlyhaverichspectrum,spatialdistribution,shapeandtexturefeatures,butalsocontainclearscenesemanticinformation.TakingZongyangtown,Zongyangcounty,Anhuiprovinceastheresearcharea,andusinghigh-resolutionimagesasthebasicdatasource,thedeeplearningandobject-orientedmethodineCognitionsoftwareisusedtoautomaticallyextractbuildingsinthispaper.Theresultsshowthatthemethodofcombiningdeeplearningwithobject-orientedhasabettereffectofbuildingextraction,andtheoverallclassificationaccuracyreaches96.8%,whichcanbeusedforbuildingextractionproductionbasedonhigh-resolutionimages.Keywords:deeplearning;eCognition;multiresolutionsegmentation;object-basedimageanalysis;convolutionalneuralnetworks随着遥感技术的进步,遥感影像的分辨率已达到分米级,影像上的地物信息更加丰富,各种地物在影像上显示更加清晰。遥感影像已被广泛应用于新型基础测绘、数字城市...