一种基于遥感影像的空废宅基地信息自动提取方法

摘要

本发明提供一种基于遥感影像的空废宅基地信息自动提取方法，该方法使用矢量地籍数据约束分割高分遥感影像，提出将一种多尺度空间结构上下文特征作为空废宅基地识别特征，采用分类器分类判别的方法，有效地提高空废宅基地识别精度，实现空废宅基地的自动化提取。所述方法步骤主要包括：1)获取废弃宅基地待提取区域的高分遥感影像和矢量地籍数据，利用矢量地籍数据约束分割高分遥感影像，提取宅基地对象；2)以宅基地对象为父对象，继续进行分割，提取宅基地内部子对象及空废宅基地相关的房屋和庭院特征构成多维特征空间；3)选取样本和分类器，进行分类器的训练学；4)采用分类器分类判别的方法，识别空废宅基地斑块，并输出判别结果。

主权项

一种基于遥感影像的空废宅基地信息自动提取方法，其特征在于，该方法包括：步骤1：提取宅基地对象，该步骤包括：步骤1‑1：获取研究区域的遥感影像以及该区域内的矢量地籍数据；步骤1‑2：对所获得的遥感影像进行预处理；步骤1‑3：利用所述矢量地籍数据中的各宅基地边界范围作为约束条件，对所述遥感图像进行分割，得到疑似宅基地对象；步骤1‑4：基于所述矢量地籍数据判断所分割出的对象是否为宅基地对象，并将判断出的所有宅基地对象组成父对象集；步骤2：提取宅基地对象的特征，该步骤包括：步骤2‑1：对所提取出的每个宅基地对象进行再分割，将每个宅基地对象分解为多个子对象；步骤2‑2：分别提取各个子对象的特征，为每个子对象构建一个特征集合；步骤2‑3：整合所提取出的各个子对象的特征集合，构建表示父对象——宅基地对象的多维特征空间；步骤3：利用作为样本的宅基地对象训练分类器，使所述分类器能够基于所述多维特征空间从宅基地对象中识别出空废宅基地；步骤4：利用训练后的分类器基于所述多维特征空间对所述遥感影像中的所有非样本宅基地对象进行识别，以便从所述宅基地对象中识别出空废宅基地。