多尺度城市建筑类型三维识别技术的研究

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中文摘要：近年来,融合多源数据和自然语言处理技术进行低成本高效的城市资源规划逐渐成为研究热点.以江西省南昌市为例,基于高分辨率遥感影像与深度学习神经网络技术提取建筑物信息和阴影信息,赋值建筑高度、形态学、几何等多尺度特征.基于核密度方法把南昌市划分为居住、商业、工业、绿地和公共设施5种功能类型.构建多尺度城市建筑分类指标,利用K-mean算法分析融合三维高度信息的建筑类型.城市建筑类型分类方法结果总体精度较高,通过三维模拟技术能够有效识别出不同建筑类型特征.

作者：

陈韵莹

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作者单位：

江西理工大学土木与测绘工程学院,江西赣州 341000

关键词：

遥感影像提取建筑物分类城市建筑三维分类三维技术

出版年：

2024

DOI：

10.15913/j.cnki.kjycx.2024.07.053

科技与创新

中国计算机用户协会

科技与创新

ISSN：1008-0570

年,卷(期)：2024.(7)

参考文献量3