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
作 者:王俊[1] 秦其明[1] 叶昕[1] 王建华[1] 秦雪彬 杨绣丞[1]
机构地区:[1]北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京100871
出 处:《遥感技术与应用》2016年第4期653-662,701,共11页Remote Sensing Technology and Application
基 金:国家高分辨率对地观测系统重大专项项目(11-Y20A05-9001-15/16;11-Y20A32-9001-15/17);国家自然科学基金项目(41230747)
摘 要:建筑物提取是高分辨率光学遥感图像理解和目标识别的重要研究方向。实现自动化、智能化、可靠准确的遥感图像建筑物提取对基础地理数据获取和更新具有重要的应用价值和现实意义。在概述高分辨率光学遥感图像建筑物提取研究现状的基础上,综述了当前建筑物提取的主要思想和方法,将主流的建筑物提取代表性方法分为自底向上数据驱动方法(Data-driven)和自顶向下模型驱动方法(Model-driven)两大类,在综合比较评述各方法特性的基础上,对该领域仍然存在的问题和研究方向进行了分析和展望。Building extraction is one of the most challenging research topics in remote sensing image understanding.It is of great significance in practice to exploit automatic,intelligent,accurate building extraction approaches.This paper firstly outlines the history and recent development of building extraction from remote sensing imagery,and then provides a comprehensive survey of state-of-the-art approaches,to divide them into the bottom-up(data-driven)methods and top-down(model-driven)methods.Finally,the remaining problems and future development trends are provided for building extraction from high resolution remote sensing imagery.
关 键 词:高分辨率光学遥感图像 建筑物提取 自动目标识别 遥感图像理解
分 类 号:TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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