摘要
建筑物作为城市环境的重要组成部分，其检测识别一直是遥感领域的研究热点。
高分辨率遥感影像的出现为精细化建筑物提取提供了数据基础，但同时也带来了影像信息复杂度增加、传统方法难以有效处理等挑战。
分形理论作为一种描述和分析复杂图形的有效工具，近年来被广泛应用于遥感影像分析中。
其中，差分分形模型能够有效刻画地物的局部几何特征，为高分辨率遥感影像建筑物检测提供了一种新的思路。
本文围绕“基于差分分形属性的高分辨率遥感影像建筑物检测方法”这一主题，首先阐述了高分辨率遥感影像的特点、建筑物遥感影像特征以及分形理论与差分分形的概念；其次，对国内外在高分辨率遥感影像建筑物检测领域的研究现状进行了综述，分析了传统方法和基于深度学习方法的优缺点；然后，重点介绍了基于差分分形属性的建筑物检测方法，包括差分盒维数计算、影像多尺度分割、基于差分分形属性的特征提取以及建筑物检测模型构建等关键技术；最后，对该领域的未来发展趋势进行了展望，并指出了一些潜在的研究方向。
关键词：高分辨率遥感影像；建筑物检测；差分分形；多尺度分割；特征提取
##1.1研究背景及意义
随着城市化进程的加快，城市区域不断扩张，对建筑物信息的获取和更新需求日益迫切。
遥感技术作为一种高效、便捷的对地观测手段，在建筑物检测方面展现出巨大潜力。
高分辨率遥感影像具有丰富的光谱信息、纹理信息和空间结构信息，为精细化建筑物提取提供了可能。
然而，高分辨率遥感影像也带来了新的挑战，例如影像数据量大、地物目标复杂多样、阴影和遮挡等问题，传统基于像素或对象的建筑物提取方法难以满足高精度、自动化的要求。
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