基于高分辨率影像的城市下垫面类型提取方法

本发明公开了基于高分辨率遥感影像的城市下垫面类型提取方法，针对传统分割方法依赖人工参数、阴影干扰显著及分类模型精度不足的问题，通过空间纹理信息熵与光谱异质性指标构建多目标优化函数，采用非支配排序遗传算法实现最优分割尺度自动选取，通过多尺度分割方法按照最优分割尺度对高分辨率遥感影像进行分割，引入高斯核函数优化的JM距离动态合并对象优化分割结果，获得面向对象数据；基于所述面向对象数据，采用非负矩阵分解（NMF）进行特征优选和数据降维，并将处理后的数据输入LightGBM基分类器进行影像分类，以完成城市下垫面类型提取。本发明有效解决复杂城市地物形态识别难题，消除阴影干扰影响，实现高精度自动化城市下垫面类型提取。