高分辨率遥感图像下灾区建筑物自动化检测方法

本文主要探讨了高分辨率遥感图像在灾区建筑物检测中的应用，针对在灾难过后快速、准确识别建筑物残骸以支持灾情评估和救援工作的重要性。研究者陈浩和曹国来自南京理工大学计算机科学与工程学院，他们针对高分辨率遥感图像中的复杂环境，提出了一个创新的基于形态学特征的多方向和多尺度分割算法。 该方法的关键在于利用形态学算子，这是一种基于形状分析的图像处理技术，它能够有效识别出建筑物的独特形状和结构。通过整合形态学算子的重建粒度和方向特性，研究人员将这些特性融入到对遥感图像的分析中，着重关注建筑物的亮度、大小和对比度特征，从而实现对图像的初步分割。这种方法能有效地识别出高亮和高对比度区域，这些通常是建筑物的典型特征。 为了提高检测精度，作者还结合了图像的区域边缘信息，进一步细化了潜在建筑物的识别过程。这种方法有助于减少误检，并提高建筑物目标的检测率。通过实验验证，该算法在灾区高分辨率遥感图像上表现出了良好的性能，既能有效发现建筑物，又能控制误报的可能性。 本文的关键词包括：建筑物检测、图像分割、遥感图像、建筑物形态算子。研究成果对于灾害应对领域的遥感数据分析具有重要的理论价值和实际应用意义，为后续的灾害救援决策提供了有力的技术支持。同时，文章的研究成果也符合学术界对于遥感图像处理和灾害管理研究的最新趋势。 本文的核心内容是探索如何利用高分辨率遥感图像和形态学特征，通过多方向和多尺度的分割策略，提高灾区建筑物检测的准确性和效率，这对自然灾害预警和灾后重建具有显著的实际意义。