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摘要：本申请基于遥感图像进行地面对象提取的方法中，对遥感图像进行特征提取，得到包括光谱特征、纹理特征、上下文特征和形状特征，通过将光谱特征与纹理特征融合，以及上下文特征与形状特征融合，生成两个融合特征集，解决特征间的冗余和互补性问题，增强了特征表达能力，提高了对地面对象的识别精度。利用融合特征进一步生成矢量地形网络，将遥感图像的像素信息转换为矢量信息，更精确地表示地理空间中的地形特征，解决了上下文信息和形状信息的利用问题。最后，根据矢量地形网络提取遥感图像上的地面对象，矢量地形网络作为提取过程中的引导，有助于识别和区分具有相似光谱特性但空间分布不同的地物，从而提高了提取过程的自动化和准确性。

主权项：1.一种基于遥感图像进行地面对象提取的方法，其特征在于，包括：获取地面遥感图像；对所述地面遥感图像进行特征提取以得到光谱特征、纹理特征、上下文特征、形状特征；对所述光谱特征和纹理特征进行融合得到第一融合特征；对所述上下文特征、形状特征进行融合得到第二融合特征；根据所述第一融合特征和所述第二融合特征，生成矢量地形网络；根据所述矢量地形网络，提取所述遥感图像上的所述地面对象；其中，所述对所述地面遥感图像进行特征提取以得到光谱特征，包括：计算所述地面遥感图像上的像素密度分布；根据所述像素密度分布，确定所述地面遥感图像上的多个像素局部极大值点；基于像素点的位置，对所述多个像素局部极大值点进行序列化，得到局部极大值点序列；根据所述局部极大值点序列，对所述地面遥感图像进行特征提取以得到光谱特征；其中，所述计算所述地面遥感图像上的像素密度分布，包括:针对所述地面遥感图像上的任一像素点，获取其像素值，以及确定针对该任一像素点构建的邻域的所有像素点的像素值；基于公式计算以所述任一像素点作为参考的像素密度，表示地面遥感图像上的第i个像素点的像素值，是像素点第i个像素点邻域内的任一像素点的像素值，是所述邻域内考虑的像素点数量，是带宽参数，用于定于所述邻域的大小，为核函数，是第i个像素点的像素密度；根据所有像素点作为参考的像素密度，计算所述地面遥感图像上任一像素点的像素密度梯度分布；其中，基于如下公式根据所有像素点参考的像素密度，计算所述地面遥感图像上的任一像素点的像素密度梯度分布，包括: ，其中，是邻域内像素点总数，是权重，是核函数，是带宽参数，用于平滑处理，和分别是第j像素点和第i个像素点的像素密度，是第i个像素点的像素密度梯度分布；其中，所述根据所述像素密度分布，确定所述地面遥感图像上的多个像素局部极大值点，包括：基于设定迭代步长，按照公式对第i个像素的像素值进行迭代，其中，表示当前迭代步数，表示下一迭代步伐数，表示当前迭代步数下对应的像素值，表示下一迭代步数下对应的像素值，是一个正的步长参数，表示当前迭代步数下对应的像素值对应的像素密度；计算下一迭代步数下对应的像素值对应的像素密度更新值，若满足，则该像素点的像素密度为一像素局部极大值点，为设定的阈值。

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