Abstract-Detectting byggnader från mycket hög upplösning (VHR) flyg-och satellitbilder är mycket användbart i karttillverkning, stadsplanering och markanvändning analys. Även om det är möjligt att manuellt lokalisera byggnader från dessa VHR-bilder, kan denna operation inte vara robust och snabb. Därför behövs automatiserade system för att upptäcka byggnader från VHR-antenn- och satellitbilder. Tyvärr måste sådana system klara av stora problem. För det första har byggnader olika egenskaper, och deras utseende (belysning, siktvinkel, etc.) är okontrollerad i dessa bilder. För det andra är byggnader i stadsområden i allmänhet täta och komplexa. Det är svårt att upptäcka separata byggnader från dem. För att övervinna dessa svårigheter föreslår vi en ny byggnadsdetektionsmetod med hjälp av lokala vektorer och ett probabilistiskt ramverk. Vi introducerar först fyra olika lokala vektorextraheringsmetoder. Extraherade lokala vektorer fungerar som observationer av sannolikhetstäthetsfunktionen (pdf) som ska uppskattas. Med hjälp av en mätmetod med variabel kerneltäthet uppskattar vi motsvarande pdf. Med andra ord representerar vi byggplatser (som ska upptäckas) i bilden som gemensamma slumpvariabler och uppskattar deras pdf. Med hjälp av den uppskattade densitetens lägen, liksom andra probabilistiska egenskaper, upptäcker vi byggplatser i bilden. Vi introducerar också data- och beslutsfusionsmetoder baserade på vårt probabilistiska ramverk för att upptäcka byggplatser. Vi plockar vissa grödor av VHR pankromatiska flygbilder och Ikonos satellitbilder för att testa vår metod. Vi utgår från att dessa grödor upptäcks med hjälp av vår tidigare metod för att upptäcka tätortsområden. Våra testbilder förvärvas av två olika sensorer, och de har olika rumsliga upplösningar. Även byggnader i dessa bilder har olika egenskaper. Därför kan vi testa våra metoder på en mängd olika data. Omfattande tester visar att vår metod kan användas för att automatiskt upptäcka byggnader på ett robust och snabbt sätt i Ikonos satellit och våra flygbilder.
En ny modell baserad på Gaborfilter (Gabor) REF representerar byggpositioner i bilden som gemensamma sannolikhetsdensitetsfunktioner för fyra olika lokala vektorer och utför data och beslutsfusion i ett probabilistiskt ramverk för att upptäcka byggplatser.
A Probabilistic Framework to Detect Buildings in Aerial and Satellite Images
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}