检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]武汉大学遥感信息工程学院,武汉430079 [2]通信网络技术管理中心,北京100840
出 处:《计算机工程与应用》2008年第20期23-25,82,共4页Computer Engineering and Applications
基 金:国家重点基础研究发展规划(973)(the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.2007CB311003);中科院资源与环境信息系统国家重点实验室开放基金(No.A0628)
摘 要:针对高分辨率遥感影像中城市绿地的光谱、纹理及NDVI等特征,提出了一种基于多特征、多检测器组合的高分辨率遥感影像绿地提取算法。该算法分别以城市绿地的光谱信息、纹理及NDVI来构造提取绿地的弱检测器,并通过AdaBoost算法进行训练,将弱检测器加权组合构成提取绿地的强检测器。对武汉地区QuickBird影像进行了绿地提取实验,实验结果表明该方法可以高效并准确地提取出绿地信息,优于传统的单一采用光谱信息或纹理信息的绿地提取算法。This paper focuses on the extraction of urban vegetation from high resolution remote sensing image.A new algorithm of segmentation of urban vegetation from Quick Bird image based on AdaBoost is proposed.The new algorithm combines all weak detectors which are constructed by spectral images,NDVl and textures to form a strong vegetation detector.Finally,the experiments show that this method can extract vegetation in Quick Bird image exactly,and more effectively than traditional algorithm.
关 键 词:ADABOOST 绿地 Quick BIRD NDVI 纹理
分 类 号:TP75[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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