【摘 要】
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城中村是国家及各地市关注的重要目标,而城中村复合目标三维信息自动提取是国家基础地理信息产品生产、城市三维重建,以及城中村变化监测必须要解决的技术难题。目前,研究较多的是土地利用或覆盖二维分类方法,但对城区目标三维分类方法的研究仍处于初期,其面临的关键技术难题是如何融合目标的二、三维信息来实现高精度的目标三维分类。在此背景下,本文利用无人机影像和POS数据,利用条件随机场(Conditional R
【机 构】
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长安大学地质工程与测绘学院,陕西西安710054
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城中村是国家及各地市关注的重要目标,而城中村复合目标三维信息自动提取是国家基础地理信息产品生产、城市三维重建,以及城中村变化监测必须要解决的技术难题。目前,研究较多的是土地利用或覆盖二维分类方法,但对城区目标三维分类方法的研究仍处于初期,其面临的关键技术难题是如何融合目标的二、三维信息来实现高精度的目标三维分类。在此背景下,本文利用无人机影像和POS数据,利用条件随机场(Conditional Random Fields,CRFs)理论在表达复杂空间特征及后验概率建模方面的优势,建立一个融合目标DSM特征以及纹理、光谱等特征的分层CRF模型,来实现城中村场景的三维分类。
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