基于无人机可见光遥感影像的救灾帐篷信息提取

在分析救灾帐篷的光谱和形状特征基础上,将基于像元和面向对象分类方法相结合,提出一种针对无人机可见光遥感影像的救灾帐篷信息提取方法。首先基于帐篷初始样本在三维光谱空间中的范围对图像进行快速二值化初分类,通过聚类与尺寸滤波消除噪声图斑对后续信息提取的影响;然后引入不同结构模板的邻域分析和形态学方法还原对象空间形状,针对遥感影像的第一主成分,提取分割对象的光谱均值、局部二值模式对比度(LBP Contrast)均值、长轴长等特征;最后利用基于径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)分类方法完整提取救灾帐篷。以灾后常用的0.2m无人机可见光遥感影像为例的实验结果表明,救灾帐篷识别率高达95.5%。该方法运算效率高,克服了蓬顶内部异质性和相似物的影响,对于利用无人机可见光遥感影像开展救灾帐篷的检测与分析具有参考价值。