[发明专利]基于面向对象影像分类技术的蓝色屋顶建筑物提取方法

权利要求书

1.一种基于面向对象影像分类技术的蓝色屋顶建筑物提取方法，其特征在于，包括：

获取对研究区域的遥感影像进行分割后得到的地物对象，其中，所述地物对象包括：蓝色屋顶建筑物；

根据蓝色屋顶建筑物遥感影像的光谱特征和形状特征，得到用于将蓝色屋顶建筑物区分出的提取规则；

利用提取规则，从分割结果中提取研究区域内的蓝色屋顶建筑物。

2.根据权利要求1所述的基于面向对象影像分类技术的蓝色屋顶建筑物提取方法，其特征在于，在获取对研究区域的遥感影像进行分割后得到的地物对象之前，所述方法还包括：

对研究区域的遥感影像进行正射校正，利用高斯滤波去除正射影像中的高斯噪声。

3.根据权利要求2所述的基于面向对象影像分类技术的蓝色屋顶建筑物提取方法，其特征在于，在对研究区域的遥感影像进行正射校正，利用高斯滤波去除正射影像中的高斯噪声之后，所述方法还包括：

利用均值方差法确定蓝色屋顶建筑物的最优分割尺度；

根据确定的最优分割尺度对研究区域的遥感影像进行多尺度分割，得到多个地物对象。

4.根据权利要求1所述的基于面向对象影像分类技术的蓝色屋顶建筑物提取方法，其特征在于，所述根据地物对象的光谱特征和形状特征，得到用于将蓝色屋顶建筑物区分出的提取规则包括：

根据地物对象的光谱特征，确定红蓝波段差异比值及其需大于的第一阈值，得到第一提取规则:blue_ratio＞第一阈值；

根据地物对象的光谱特征，确定亮度及其需大于的第二阈值，得到第二提取规则:Brightness＞第二阈值；

根据地物对象的形状特征，确定长宽比及需大于的第三阈值，得到第三提取规则:L_W＞第三阈值。

5.根据权利要求4所述的基于面向对象影像分类技术的蓝色屋顶建筑物提取方法，其特征在于，所述红蓝波段差异比值表示为：

blue_ratio＝(B-R)/R

其中，blue_ratio表示红蓝波段差异比值，B表示分割得到的地物对象蓝色波段均值，R表示分割得到的地物对象红色波段均值。

6.根据权利要求5所述的基于面向对象影像分类技术的蓝色屋顶建筑物提取方法，其特征在于，所述亮度表示为：

Brightness＝(B+R+G)/3

其中，Brightness表示亮度，G表示分割得到的地物对象绿色波段均值。

7.根据权利要求6所述的基于面向对象影像分类技术的蓝色屋顶建筑物提取方法，其特征在于，所述长宽比表示为：

L_W＝L/W

其中，L_W表示长宽比，L表示分割得到的地物对象最小外接矩形的长，W表示分割得到的地物对象最小外接矩形的宽。

8.根据权利要求7所述的基于面向对象影像分类技术的蓝色屋顶建筑物提取方法，其特征在于，所述利用提取规则，从分割结果中提取研究区域内的蓝色屋顶建筑物包括：

确定所有地物对象的blue_ratio、Brightness和L_W；

根据blue_ratio＞第一阈值这一提取规则，从分割结果中提取出蓝色屋顶建筑物和阴影混合对象；

根据Brightness＞第二阈值以及L_W＞第三阈值这两个提取规则，从蓝色屋顶建筑物和阴影混合对象中去除阴影部分，将蓝色屋顶建筑物从分割结果中提取出来。