【摘 要】
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准确获取建筑三维及其空间分布信息对于城市规划与管理、城市地籍管理、城市基础地理数据库更新、灾害风险评估与应急救助、智慧城市研究等都具有非常重要的意义.随着遥感影像空间分辨率的不断提升，地物目标的形状、纹理、空间结构等信息日益丰富，这些丰富的信息一方面使精细尺度下的建筑物空间信息提取成为可能.本文以灰度形态学理论为基础，依据建筑物在高分影像上的亮度、对比度、尺寸、形状等多种特征，通过一系列的形态学运
【机 构】
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中山大学地理科学与规划学院综合地理信息研究中心,广州510275
【出 处】
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第六届珠江三角洲区域环境遥感研讨会
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准确获取建筑三维及其空间分布信息对于城市规划与管理、城市地籍管理、城市基础地理数据库更新、灾害风险评估与应急救助、智慧城市研究等都具有非常重要的意义.随着遥感影像空间分辨率的不断提升，地物目标的形状、纹理、空间结构等信息日益丰富，这些丰富的信息一方面使精细尺度下的建筑物空间信息提取成为可能.本文以灰度形态学理论为基础，依据建筑物在高分影像上的亮度、对比度、尺寸、形状等多种特征，通过一系列的形态学运算，构建了一种多结构元素的形态学建筑物指数(MMBI)；在引导滤波进行预处理的基础上，对MMBI进行多尺度分割，随后利用决策树分析法对分割对象的MMBI特征和形状特征(长宽比、面积和Rectangular Fit)进行阈值判别，从而实现建筑物的最终提取.利用GeoEye-1高分影像对MMBI进行建筑物提取实验，结果表明：三个实验区的提取精度分别达到了80.8％、88.2％、90.6％，并且相比于原始形态学建筑物指数(MBI)的提取方法准确率分别提升6.2％、6.6％、4.8％，验证了本文的MMBI算法在建筑物提取精度方面的优越性.
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