崔師愛， 程 博， 劉岳明

(1.中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所,北京 100094； 2.中國科學(xué)院大學(xué),北京 100094)

基于流形學(xué)習(xí)的高分SAR圖像建筑區(qū)提取方法

崔師愛1,2， 程 博1， 劉岳明1,2

(1.中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所,北京 100094； 2.中國科學(xué)院大學(xué),北京 100094)

高空間分辨率(簡稱“高分”)SAR圖像具有高維非線性特點(diǎn)，以高維空間蘊(yùn)含的低維流形描述SAR圖像，會更有利于目標(biāo)識別。將流形學(xué)習(xí)應(yīng)用到高維SAR目標(biāo)識別的特征表達(dá)中，提出一種新的高分SAR圖像建筑區(qū)提取方法。首先，對高分SAR圖像進(jìn)行預(yù)處理； 然后，采用灰度共生矩陣(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取8種紋理特征，與灰度圖像共同構(gòu)建SAR圖像的高維特征集； 利用自適應(yīng)鄰域選擇的鄰域保持嵌入(adaptive neighborhood selection neighborhoods preserving embedding, ANSNPE)算法對高維特征集進(jìn)行特征提取，提取出新的特征； 最后，通過閾值分割及后處理提取建筑區(qū)，并進(jìn)行精度評價。選擇TerraSAR-X數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗研究，結(jié)果表明，ANSNPE算法能夠從高分SAR圖像中有效提取建筑區(qū)，并具有較強(qiáng)的泛化能力； 通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得的投影矩陣可直接應(yīng)用到新樣本中，建筑區(qū)提取精度達(dá)85%以上。

高分SAR圖像； 流形學(xué)習(xí)； 自適應(yīng)鄰域選擇的鄰域保持嵌入(ANSNPE)； 建筑區(qū)提取

0 引言

合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture Radar,SAR)依賴于對地發(fā)射微波的回波成像技術(shù)，能夠穿云透霧，不受天氣、光照等自然條件影響，對感興趣區(qū)域進(jìn)行全天時、全天候的探測。因擁有這樣獨(dú)特的優(yōu)勢，SAR已成為遙感信息獲取的重要手段，在對地觀測領(lǐng)域起著不可替代的作用。隨著SAR技術(shù)的不斷發(fā)展，2007年以來，COSMO-SkyMed,TerraSAR-X和RADARSAT-2等高空間分辨率(簡稱“高分”)衛(wèi)星相繼發(fā)射[1]，城市SAR圖像的獲取能力大大提升，極大地促進(jìn)了其在多云、多霧及多雨地區(qū)中建筑區(qū)提取的應(yīng)用。傳統(tǒng)的SAR圖像信息提取是利用目標(biāo)的后向散射強(qiáng)度的差別[2]，但對“同譜異物”及“同物異譜”的問題很難解決。隨著SAR圖像空間分辨率的提高，圖像的細(xì)節(jié)信息明顯，建筑區(qū)的紋理特征更加豐富，研究者將紋理分析應(yīng)用到高分SAR圖像的信息提取中。如趙凌君等[3]利用變差函數(shù)計算SAR圖像的紋理特征，采用非監(jiān)督模糊均值分類方法提取建筑區(qū)； 朱俊杰等[4]將利用小波變換獲得的紋理特征圖像和濾波圖像作為反向傳播(back propagation, BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，完成了高分SAR圖像的紋理分類； 徐佳等[5]提取8個紋理特征，采用基于巴氏距離(Bhattacharyya)的特征選擇和主成分分析(principal component analysis,PCA)的去相關(guān)分析，選出2個最佳分量，與濾波圖像共同組成三維特征組合，并利用K均值聚類方法有效提取了建筑區(qū)。

高分SAR圖像具有散射、紋理和幾何等多種特征，容易形成高維的特征集合，使得后續(xù)對SAR圖像進(jìn)行的信息提取存在困難。研究適用于高分SAR圖像的特征提取方法，降低空間維數(shù)，去除冗余信息，對快速、準(zhǔn)確地自動提取建筑區(qū)具有重要意義。傳統(tǒng)的特征提取方法都是在假設(shè)SAR圖像的特征集以全局線性結(jié)構(gòu)存在的前提下提出的，雖可達(dá)到降低維數(shù)的目的，但提取的新特征無法真實描述高維SAR數(shù)據(jù)的內(nèi)蘊(yùn)結(jié)構(gòu)，可能會影響信息提取的精度。SAR圖像中的目標(biāo)特征是由雷達(dá)波長、入射角、極化方式、觀測方向和地物表面粗糙度等因素共同作用的結(jié)果[6]，而這些因素之間并不是相互獨(dú)立存在的(實際上，SAR圖像目標(biāo)特征之間的關(guān)系是非線性的)。因此，只有能夠?qū)Ψ蔷€性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行特征提取的算法才能更適合高分SAR圖像。

近年來，流形學(xué)習(xí)作為非線性降維方法的一個分支，已被廣泛應(yīng)用于人臉識別和文本分類等領(lǐng)域[7-8]。流形學(xué)習(xí)假設(shè)所處理的數(shù)據(jù)采樣于一個潛在的流形上，目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)嵌入在高維空間中的低維流形結(jié)構(gòu)時，則給出一個有效的低維流形表示，達(dá)到降維目的。將既可處理高維空間數(shù)據(jù)，又能很好地表示數(shù)據(jù)內(nèi)在幾何結(jié)構(gòu)的流形學(xué)習(xí)應(yīng)用到SAR圖像中，能夠提高目標(biāo)識別的精度。經(jīng)典的流形學(xué)習(xí)方法有等距映射(isometric mapping, ISOMAP)[9]、局部線性嵌入(locally linear embedding, LLE)[10]、拉普拉斯特征映射(Laplacian eigenmaps,LE)[11]和局部切空間排列(local tangent space alignment,LTSA)[12]等。針對經(jīng)典流形學(xué)習(xí)樣本外的問題，局部保持投影法(locally preserving projections,LPP)[13]和鄰域保持嵌入法(neighborhoods preserving embedding，NPE)[14]等被相繼提出。李婷[15]研究了LPP算法在SAR圖像建筑區(qū)提取中的應(yīng)用，研究結(jié)果表明LPP算法以及張量形式下的LPP算法可以有效提取城市建筑區(qū)； NPE是由He等[14]提出的一種LLE的線性化算法，與LPP算法有一些相似，目的都是保持?jǐn)?shù)據(jù)流形的局部結(jié)構(gòu)，只是優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)不同。因為在數(shù)據(jù)分布不均勻的情況下，樣本點(diǎn)的鄰域是變化的，固定k值的NPE算法會出現(xiàn)局限性。為解決上述問題，本文在NPE算法中引入自適應(yīng)鄰域選擇方法，提出了基于自適應(yīng)鄰域保持嵌入(adaptive neighborhood selection neighborhood preserving embedding,ANSNPE)的建筑物提取方法。

1 建筑區(qū)提取方法

以高分SAR圖像中的城市建筑區(qū)為研究對象，提出一種基于流形學(xué)習(xí)的高分SAR圖像信息提取方法。該方法的技術(shù)流程如圖1所示，主要包括： ①對圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得圖像灰度特征； ②采用灰度共生矩陣(gray level co-occurrence matrix, GLCM)對濾波后的圖像進(jìn)行紋理特征提取和分析，選擇最佳參數(shù)； ③利用ANSNPE算法從由①和②得到的特征所構(gòu)成特征集合中，提取出訓(xùn)練數(shù)據(jù)的新特征和投影矩陣； ④對新特征進(jìn)行閾值分割和后處理，提取建筑區(qū)，投影矩陣用于提取測試數(shù)據(jù)的新特征； ⑤將提取結(jié)果與通過光學(xué)圖像目視解譯得到的真值作對比，進(jìn)行精度評價。

圖1高分SAR城市圖像建筑區(qū)提取流程

Fig.1FlowchartofbuildingareaextractionfromhighresolutionSARurbanimage

2 NPE和ANSNPE算法

2.1 NPE算法

NPE算法是一種線性近似的LLE算法，其目的是保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部流形結(jié)構(gòu)。該算法的前提是假設(shè)在局部領(lǐng)域上，一個點(diǎn)可以用周圍的點(diǎn)線性表示，其目標(biāo)是使在原始數(shù)據(jù)空間上相鄰樣本點(diǎn)線性表示的權(quán)重系數(shù)在投影后的空間仍保持一致[14,16-17]。假設(shè)一個訓(xùn)練樣本的高維特征集表示為

X=[xi,…,xn]∈Rm×n,

(1)

式中：m為特征數(shù)(即空間維數(shù))；n為樣本數(shù)。樣本的本征特征是嵌入在m維空間的低維流形結(jié)構(gòu)，輸出的低維特征表示為

Y=[yi,…,yn]∈Rd×n(d

(2)

NPE算法能夠發(fā)現(xiàn)嵌入在m維空間的d維流形結(jié)構(gòu)，求出低維特征Y和投影矩陣A，使得Y=ATX，A∈Rm×d。主要步驟： ①尋找樣本xi的k個近鄰點(diǎn)，由這些近鄰點(diǎn)對xi進(jìn)行仿射重構(gòu)，為使重構(gòu)誤差最小，設(shè)計優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)為

(3)

(4)

圖2 NPE算法流程Fig.2 Flow chart of NPE algorithm

2.2 ANSNPE算法

在NPE算法中，任意樣本點(diǎn)xi是由其k近鄰點(diǎn)線性重構(gòu)表示的，于是k近鄰點(diǎn)中其他點(diǎn)都可以由xi和剩余的(k-1)個點(diǎn)線性重構(gòu)。若k值選擇合理，線性重構(gòu)誤差會非常接近[18]； 若k值選擇不合理，則線性重構(gòu)誤差變化會較大。在實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)的分布密度一般是不同的，相應(yīng)的近鄰點(diǎn)的數(shù)目也應(yīng)該是變化的[19]。由于NPE算法中，設(shè)置固定的k值很容易出現(xiàn)重構(gòu)誤差大的情況。為此，引入自適應(yīng)鄰域選擇的方法，本文提出了一種ANSNPE算法。主要步驟如圖3： ①設(shè)置初始近鄰點(diǎn)參數(shù)k，最小近鄰點(diǎn)參數(shù)kmin，最大近鄰點(diǎn)參數(shù)kmax和小事件選擇概率p。尋找樣本點(diǎn)xi初始的k近鄰域，即Pi=[xij],j=1,…,k。 ②自適應(yīng)選擇鄰域k。計算樣本點(diǎn)xi的平均歐式距離Di和流形的平均距離Dm，由Di和Dm得到樣本點(diǎn)xi的自適應(yīng)參數(shù)ki，即

(5)

(6)

ki=kDm/Di。

(7)

圖3 ANSNPE算法流程Fig.3 Flow chart of ANSNPE algorithm

如果ki

3 實驗結(jié)果與分析

3.1 數(shù)據(jù)與預(yù)處理

實驗數(shù)據(jù)選擇2007年8月19日獲取的覆蓋北京市的TerraSAR-X圖像，極化方式為HH，空間分辨率為1.25 m。從中選擇4景大小為1 000像元×1 000像元的子圖像，首先進(jìn)行窗口為5×5的LEE濾波預(yù)處理(圖4)。圖4(a)和(b)是城鎮(zhèn)建筑區(qū)，建筑物的高度較高，間隔較大，具有較為規(guī)則的明暗相間的圖像特征； 圖4(d)是農(nóng)村建筑區(qū)，建筑物的高度較低，圖中亮斑分布不規(guī)則； 圖4(c)是城鄉(xiāng)結(jié)合部的建筑區(qū)，同時具備城鎮(zhèn)建筑區(qū)和農(nóng)村建筑區(qū)的特征。其中圖4(a)為訓(xùn)練圖像，圖4(b)，(c)和(d)為測試圖像。

(a) 訓(xùn)練圖像 (b) 測試圖像1 (c) 測試圖像2(d) 測試圖像3

圖4濾波后的數(shù)據(jù)

Fig.4Dataafterfiltering

3.2 紋理特征分析

隨著SAR圖像空間分辨率的提高，城市地區(qū)SAR圖像的結(jié)構(gòu)紋理信息更加豐富。GLCM由Haralick等[21]于1973年提出，其原理是統(tǒng)計一定窗口內(nèi)滿足某一方向上距離為D的像素對的概率，生成共生矩陣。典型的紋理特征參數(shù)如表1所示。

表1 基于GLCM的紋理特征參數(shù)公式Tab.1 Parameter formulas of texture features based on GLCM

①式中：K為鄰域大??；d為步長；θ為方向；μ1,μ2和σ1,σ2分別為像素點(diǎn)(i,j)鄰域內(nèi)的均值和方差。

GLCM涉及滑動窗口大小、步長、方向和灰度級L等4個參數(shù)，其中，L的選擇對紋理特征計算結(jié)果影響不大[22]，本文選擇L=16； 為消除方向?qū)Φ匚锛y理特征提取的影響，本文選擇0°,45°,90°和135°這4個方向，計算4個方向的角度平均值作為特征值； 由于較小的步長能夠得到較好的分析結(jié)果，因此取步長為1； 而滑動窗口大小對GLCM的影響最大，窗口過大會使紋理特征過于模糊，窗口太小則不能很好反映圖像的紋理特征，因此本文根據(jù)城市SAR圖像本身的特點(diǎn)，對提取的對比度、均值、相關(guān)性、熵、角二階距、方差、相異性和均質(zhì)性等8個常用紋理特征統(tǒng)計量隨窗口大小變化的情況進(jìn)行了分析，并在保持紋理特征規(guī)律的前提下對其進(jìn)行了歸一化處理。

圖5是城市中3類主要地物的紋理特征值隨著窗口大小的變化曲線(紅色為建筑區(qū)，藍(lán)色為水體，綠色為植被)。

分析圖5中的曲線可以看出，當(dāng)窗口大小為23時，不同紋理特征可以達(dá)到最大，之后稍有降低； 當(dāng)窗口大小為31時，趨于平緩。其中，相關(guān)性紋理特征中建筑物和植被出現(xiàn)重疊現(xiàn)象，但與水體差別很大，予以保留。因此，本文的紋理特征的窗口參數(shù)選定為31。

(a) 對比度 (b) 均值 (c) 相關(guān)性 (d) 熵

(e) 角二階距(f) 方差 (g) 相異性(h) 均質(zhì)性

圖5典型地物紋理特征隨窗口變化曲線

Fig.5Curvesoftexturefeaturesoftypicalfeatureschangedwithwindowsizes

圖6為將計算得到的紋理特征和灰度圖像構(gòu)成的特征集合。

(a) 相異性 (b) 對比度 (c) 熵

(d) 均值(e) 方差 (f) 均質(zhì)性

(g) 角二階距(h) 相關(guān)性 (i) 濾波圖像

圖6訓(xùn)練圖像的特征集合

Fig.6Featuresetoftrainingimages

3.3 特征提取

利用本文提出的ANSNPE算法，對訓(xùn)練圖像的特征集合進(jìn)行特征提取，提取出新特征和投影矩陣。其中，設(shè)參數(shù)k=15,kmin=1,kmax=30,p=0.3,d=1。新特征用于后續(xù)分類處理提取建筑區(qū)，投影矩陣直接用于提取測試圖像的新特征。圖7為用ANSNPE算法提取出的新特征，圖8為用NPE算法提取出的新特征。

(a) 訓(xùn)練圖像 (b) 測試圖像1 (c) 測試圖像2(d) 測試圖像3

圖7利用ANSNPE算法提取的新特征

Fig.7NewfeaturesextractedbyusingANSNPEalgorithm

(a) 訓(xùn)練圖像 (b) 測試圖像1 (c) 測試圖像2(d) 測試圖像3

圖8利用NPE算法提取的新特征

Fig.8NewfeaturesextractedbyusingNPEalgorithm

3.4 提取后處理及精度評價

對所提取的新特征進(jìn)行閾值分割，初步提取建筑區(qū)； 然后進(jìn)行補(bǔ)洞、腐蝕等后處理，得到最終建筑區(qū)提取結(jié)果。將提取結(jié)果與通過光學(xué)圖像目視解譯得到的真值進(jìn)行比較，計算其檢測率、虛警率和漏警率，對實驗結(jié)果進(jìn)行定量評價。圖9和圖10分別為采用ANSNPE和NPE算法提取結(jié)果與真值的對比結(jié)果。

(a) 訓(xùn)練圖像 (b) 測試圖像1 (c) 測試圖像2(d) 測試圖像3

圖9利用ANSNPE算法提取的建筑區(qū)

Fig.9BuildingareasextractedbyusingANSNPEalgorithm

(a) 訓(xùn)練圖像 (b) 測試圖像1 (c) 測試圖像2(d) 測試圖像3

圖10利用NPE算法提取的建筑區(qū)

Fig.10BuildingareasextractedbyusingNPEalgorithm

表2列出上述ANSNPE和NPE2種算法的精度評價指標(biāo)值。

表2 ANSNPE和NPE算法精度評價指標(biāo)Tab.2 Accuracy evaluation indexes of ANSNPE and NPE algorithms (%)

3.5 結(jié)果分析

由圖7和圖8可以看出，NPE算法提取的新特征中的類間差距變小，不同地物的特征對比不明顯； 而ANSNPE算法提取的新特征中，不同地物的特征對比明顯。從圖9和圖10中可直觀地看到訓(xùn)練圖像和測試圖像的提取結(jié)果，很明顯ANSNPE算法更能區(qū)分建筑區(qū)與非建筑區(qū)，并較準(zhǔn)確地提取出建筑區(qū)。為了定量評價建筑區(qū)提取結(jié)果，與建筑區(qū)真值進(jìn)行逐像素對比，計算出檢測率、虛警率和漏警率(表2)。從表2可以看出，基于NPE算法的訓(xùn)練圖像、測試圖像1和測試圖像3的檢測率為100%，測試圖像2的檢測率為99.97%，表明NPE算法沒有完全區(qū)分出建筑區(qū)與非建筑區(qū)，固定k近鄰的NPE算法并不適用SAR圖像建筑區(qū)提取。采用ANSNPE算法提取的訓(xùn)練圖像和測試圖像的檢測率均在89%以上，因此，ANSNPE算法更適合于高分SAR圖像建筑區(qū)提取。ANSNPE算法具有較強(qiáng)的泛化能力，將通過訓(xùn)練圖像獲取的投影矩陣直接應(yīng)用于測試圖像，對具有不同建筑區(qū)類型的測試圖像均能夠得到鑒別性好的新特征，提取精度達(dá)到90%以上。測試圖像3的虛警率較高，其原因可能是農(nóng)村建筑物與城鎮(zhèn)建筑物特征的差異較大。

3.6 應(yīng)用分析

為驗證ANPE算法的應(yīng)用價值，選擇3 000像元×3 000像元和6 000像元×6 000像元的TerraSAR-X圖像作為測試圖像(圖11)。

(a) 3 000像元×3 000像元(b) 6 000像元×6 000像元

圖11測試用TerraSAR-X圖像

Fig.11TerraSAR-Ximagesfortest

根據(jù)本文提出的基于ANSNPE算法的建筑區(qū)提取流程，利用3.3節(jié)中訓(xùn)練圖像學(xué)習(xí)的投影矩陣，直接對測試圖像的特征集進(jìn)行特征映射，得到新特征，最后提取的建筑區(qū)結(jié)果如圖12所示。

(a) 新特征1 (b) 建筑區(qū)1提取結(jié)果 (c) 新特征2(d) 建筑區(qū)2提取結(jié)果

圖12基于ANSNPE算法建筑區(qū)提取結(jié)果對比

Fig.12ComparisonofbuildingareaextractedresultsbyusingANSNPEalgorithm

與真值比較，計算測試圖像提取建筑區(qū)的檢測率、虛警率和漏警率。3 000像元×3 000像元的測試圖像的檢測率是94.16%，虛警率是34.27%，漏警率是5.84%。6 000像元×6 000像元測試圖像的檢測率是86.48%，虛警率是20.71%，漏警率是14.52%。2景測試圖像建筑區(qū)提取的檢測率均能夠達(dá)到85%以上，而虛警率較高的主要原因是大場景測試圖像中的地物比訓(xùn)練圖像中的復(fù)雜且分布不同。被錯誤提取的建筑區(qū)多數(shù)是橋梁和高層建筑物的周圍地區(qū)。圖像上的橋梁一般呈亮色點(diǎn)，且在河流上方，與河流及周圍環(huán)境形成鮮明的對比，容易被分為建筑區(qū)。而高層建筑物是因為發(fā)生頂點(diǎn)位移，會將亮斑延伸至周圍，使被提取建筑區(qū)范圍偏大。

4 結(jié)論

1)高分SAR圖像的特征具有高維非線性的特點(diǎn)，以高維空間中嵌入低維流形描述高維SAR數(shù)據(jù)，提取SAR數(shù)據(jù)的內(nèi)蘊(yùn)幾何結(jié)構(gòu)，能夠提高SAR信息提取的精度。因此，研究基于流形學(xué)習(xí)的高分SAR圖像建筑區(qū)提取方法具有重要的理論基礎(chǔ)和應(yīng)用價值。

2)在研究分析NPE算法原理的基礎(chǔ)上，提出了一種基于ANSNPE算法的高分SAR圖像建筑區(qū)提取方法。ANSNPE算法能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的分布情況，自適應(yīng)地選擇鄰域大小，改善NPE算法中固定鄰域大小產(chǎn)生重構(gòu)誤差大的問題。利用TerraSAR-X數(shù)據(jù)得到的實驗結(jié)果表明，與NPE算法相比，ANSNPE算法能夠更準(zhǔn)確地提取城市建筑區(qū)。同時，該算法具有較強(qiáng)的泛化能力，通過訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)得到的投影矩陣能夠直接應(yīng)用到新樣本中，對具有不同建筑區(qū)類型的測試圖像，提取的建筑區(qū)精度可達(dá)到90%以上。為研究算法的應(yīng)用價值，利用ANSNPE算法提取了大場景圖像的建筑區(qū)，精度可達(dá)到85%以上，虛警率稍高，分析原因是由于大場景圖像中地物比較復(fù)雜，錯誤提取的建筑區(qū)主要是橋梁和高層建筑物的周邊地區(qū)。

本文實驗僅從測試圖像角度分析了ANSNPE算法對不同類型建筑區(qū)的適用性，但該算法對包含不同地物類型的訓(xùn)練圖像提取建筑區(qū)的影響還需深入研究。下一步將針對不同場景下的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，進(jìn)一步探討ANPE算法的適用性。

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ResearchonmethodsofbuildingareaextractionfromhighresolutionSARimagebasedonmanifoldlearning

CUI Shiai1,2， CHENG Bo1， LIU Yueming1,2

(1.InstituteofRemoteSensingandDigitalEarth，ChineseAcademyofSciences，Beijing100094，China；2.UniversityoftheChineseAcademyofSciences，Beijing100094，China)

The characteristics of high resolution SAR image is nonlinear and of high dimension. The description of SAR image in which a low dimensional manifold is embedded in high dimensional space is more useful for targets recognition. Therefore, a novel scheme of high resolution SAR image building area extraction is proposed by applying manifold learning to feature representation of a high dimensional SAR targets recognition. Firstly, the high resolution SAR image was preprocessed, and then eight texture features were extracted with gray level co-occurrence matrix (GLCM)so as to construct feature set with gray feature. Adaptive neighborhood selection neighborhood preserving embedding (ANSNPE)algorithm was used to extract the new features from the feature set. Finally, the building area was extracted by threshold segmentation with the new features and post processing, and the accuracy was evaluated. Selecting TerraSAR-X as test data, the authors carried out the experiments. The results show that ANSNPE algorithm can effectively extract the building area from high resolution SAR image, and has strong generalization capability. The projection matrix obtained through the training data can be directly applied to the new samples, and the accuracy of building area extraction could reach higher than 85%.

high-resolution SAR； manifold learning； adaptive neighborhood selection neighborhood preserving embedding(ANSNPE)； building extraction

10.6046/gtzyyg.2017.04.09

崔師愛,程博,劉岳明.基于流形學(xué)習(xí)的高分SAR圖像建筑區(qū)提取方法[J].國土資源遙感，2017，29(4)：48-56.(Cui S A,Cheng B,Liu Y M.Research on methods of building area extraction from high resolution SAR image based on manifold learning[J].Remote Sensing for Land and Resources,2017,29(4)：48-56.)

TP 751.1

A

1001-070X(2017)04-0048-09

2016-04-06；

2016-05-05

國家自然科學(xué)基金項目“高分辨率SAR圖像典型地物目標(biāo)樣本特征提取和識別研究”(編號： 61372189)資助。

崔師愛(1990-)，女,碩士研究生,主要研究方向為遙感圖像處理。Email： cuisa@radi.ac.cn。

程 博(1974-)，男,博士,教授級高級工程師,主要從事遙感衛(wèi)星信息處理與應(yīng)用方面的研究。Email： chengbo@radi.ac.cn。

(責(zé)任編輯：李瑜)