基于AdaBoost的高分辨率遥感影像城市绿地提取算法.pdf

基于AdaBoost的高分辨率遥感影像城市绿地提取算法.pdfEngineering and 计算机工程与应用,
基于的高分辨率遥感影像城市绿地提取算法
I昆硼
KailQIN, Yi2
1430079
2100840
1InfommtionEngineering 琖 UniversityWuhan430079China
work CenterBeijing100840China
Emailxukai_whu@
琎 KunDUYiNewalgorithm urban image based
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urban BiM image based proposedTheHew algorithm all
detectors which are constructed imagesN、 a .畉 experiments

can extract Quick image 琣 effectively traditional algorithm
Key 篈籿籕 BirdNDVItexture
摘要:针对高分辨率遥感影像中城市绿地的光谱、纹理及等特征,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、纹理及来构造提取绿地的弱检测器,并通过算法进行训
Quick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。
AdaBoostQuick;;纹理
DOI103778jissn10028331200820008文章编号:—一— A中图分类号:‘
1 化植被指数和主分量变换后的第一主分量波段作为绿地的特
城市绿地是城市的重要组成部分,城市绿地的研究对城市征进行绿地提取。文献】将纹理特征引入到遥感图像分类过程
的发展起着重要的作用。,随着遥感技术的发展,利用遥感技术 5
进行城市绿地的研究得到了普遍关注,特别是高分辨率遥感影 5
像越来越多地被用于城市绿地的研究。高分辨率遥感影像由于 EVI
其较高的空認分辨率,能够详细地展示城市绿地的空间格局和取精度。.
植被种类,具有普通分辨率遥感影像不可比拟的优势。应用高绿地具有特定的光谱特征、纹理特征和其他特征,然而使
分辨率遥感影像研究城市绿地类型、分布和结构,可以为定量用单一特征进行绿地信息的提取往往不能得到较高的精度,那
的城市绿地分析提供科学依据,为城市绿地系统规划、改善城么将这些特征结合,在绿地信息提取过程中发挥各个特征的优
I势避免其劣势,无疑对提高绿地信息的提取精度会有较大的帮
传统的绿地提取算法往往针对图像的光谱特征。然而,遥助。传统的绿地提取算法没有将光潜特征、纹理特征和其他特
感影像上的植被信息主要通过植被叶子和植被冠层的光谱特征相结合。冈此,本文提出了一种基于的绿地提取算
性及其差异、变化所反映。因此仅用单波段数据分析对比来提法,该算法将绿地的光谱特征、纹理特征和相结合,通过
12l算法洲练实现多特征、多检测器的组合,构成提取绿
3地的强检