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一种面向变化检测的建筑物指数

测绘通报 2018年第8期 47-50,67页

作者：王慧贤雷呈强易畅中国科学院电子学研究所空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京100190 北京跟踪与通信技术研究所北京100094 首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048

针对在高分辨率遥感影像中传统建筑物检测算法检测出的建筑物不完整或丢失;建筑物与道路、比较亮的土壤的光谱特征非常相似,不易区分开等问题,提出了一种多尺度最大形态学重建轮廓的建筑物指数来有效地表征建筑物。本文利用两套ZY-3卫... 详细信息

针对在高分辨率遥感影像中传统建筑物检测算法检测出的建筑物不完整或丢失;建筑物与道路、比较亮的土壤的光谱特征非常相似,不易区分开等问题,提出了一种多尺度最大形态学重建轮廓的建筑物指数来有效地表征建筑物。本文利用两套ZY-3卫星数据以建筑物变化检测为应用背景,进行相关试验,验证了该方法的优越性。

关键词：多尺度最大形态学重建轮廓建筑物指数变化检测

多特征融合的高分辨率遥感影像建筑物分级提取

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中国图象图形学报 2017年第12期22卷 1798-1808页

作者：林雨准张保明王丹菂陈小卫徐俊峰信息工程大学郑州450001

目的针对高分辨率遥感影像普遍存在的同谱异物和同物异谱问题,提出一种综合利用光谱、形状、空间上下文和纹理特征的建筑物分级提取方法。方法该方法基于单幅高分辨率遥感影像,首先利用多尺度多方向梯度算子构造的建筑物指数和形状特征... 详细信息

目的针对高分辨率遥感影像普遍存在的同谱异物和同物异谱问题,提出一种综合利用光谱、形状、空间上下文和纹理特征的建筑物分级提取方法。方法该方法基于单幅高分辨率遥感影像,首先利用多尺度多方向梯度算子构造的建筑物指数和形状特征提取部分分割完整的矩形建筑物目标;然后由多方向线性结构元素和形态学膨胀运算确定投票矩阵,从而获取光照方向,并利用光照方向和阴影特征对已提取建筑物进行筛选,剔除非建筑物对象,完成建筑物初提取;最后借助初提取建筑物对象的纹理特征向量建立概率模型,取得像素级建筑物提取结果,将该结果与影像分割相结合实现建筑物提取。结果选取两幅高分辨率遥感影像进行实验,在建筑物初提取实验中,将本文方法与邻域总变分法和Sobel算子进行对比,实验结果表明,本文方法适用性强,为后提取提供的建筑物样本可靠性更高。在建筑物提取实验中,采用查准率、查全率和F_1分数3个指标进行定量分析,与形态学建筑物指数结合形态学阴影指数算法、邻域总变分结合混合高斯模型和贝叶斯判决算法相比,各项精度指标均得到显著提升,其中查准率提高了2.90个百分点,查全率提高了12.49个百分点,F_1分数则提升了8.84。结论本文提出的建筑物分级提取方法具备一定抗干扰能力,且提取准确性高,适用性强。

关键词：高分辨率遥感影像建筑物提取多特征融合建筑物指数高斯模型

一种联合形态学和光谱-阴影-形状约束的高分辨率遥感影像建筑物提取方法

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一种联合形态学和光谱-阴影-形状约束的高分辨率遥感影像建筑物提...

作者：袁文亮武汉大学

学位级别：硕士

随着遥感卫星传感器的发展,遥感影像空间分辨率由中低分辨率提升到高分辨率甚至超高分辨率。高分辨率遥感影像地物细节特征丰富,为影像的精细解译提供了必要条件。建筑物作为一类非常重要的人工地物,其精确提取被广泛应用于城市规划、... 详细信息

随着遥感卫星传感器的发展,遥感影像空间分辨率由中低分辨率提升到高分辨率甚至超高分辨率。高分辨率遥感影像地物细节特征丰富,为影像的精细解译提供了必要条件。建筑物作为一类非常重要的人工地物,其精确提取被广泛应用于城市规划、变化检测和人口估计等方面。现有的高分辨遥感影像建筑物的提取方法,主要通过人工解译的方法,无法满足海量高分辨率遥感影像处理的需求。基于监督分类的方法需要繁琐地进行人工样本挑选,同时训练过程耗时较长。因此,本文提出自动化程度较高的高分辨率遥感影像建筑物提取算法。该算法充分利用形态学特征、光谱信息、上下文信息以及建筑物的几何结构特性。实验部分选取了四个典型区域的高分辨率遥感影像数据,实验结果表明本文算法建筑物提取结果精度在80%以上。本文具体的研究工作如下:(1)构造形态学特征(顶帽变换、多尺度差分和多方向结构元素等)用于描述高分辨率遥感影像中建筑物特性(对比度和大小等)。(2)形态学特征主要考虑了影像中的结构特征,然而并没有充分利用影像的光谱特征、上下文信息以及建筑物本身的几何结构特性。针对建筑物和一些常见的误检的特性,提出联合形态学算子和光谱约束、阴影验证和形状约束的建筑物提取算法。(3)本文建筑物提取算法对复杂场景的适用性。原始的形态学建筑物指数提取算法在城区可以取得较好的结果,在非城区却存在较多的误检。本文提出的建筑物提取算法通过各种信息的综合使用提高原始形态学建筑物指数算法对复杂场景的适用性。实验数据采用了多种类型的场景,城区、郊区、农业区以及农村等。通过这些典型实验数据的结果验证算法的适用范围。(4)与基于监督分类的方法和基于阴影的建筑物提取算法进行对比实验。

关键词：建筑物提取建筑物指数数学形态学高分辨率

基于高分辨率航空影像和LiDAR点云的建筑物提取算法研究

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基于高分辨率航空影像和LiDAR点云的建筑物提取算法研究

作者：丁育萱武汉大学

学位级别：硕士

建筑物是城市区域最重要的地物之一,建筑物的精确提取对城市规划、三维建模、人口估计及地形图的制作与更新有重要意义。因而,这在遥感图像处理领域是较为热门的研究方向,同时,更为精准、高效、自动化地对建筑物进行提取也是研究中的难... 详细信息

建筑物是城市区域最重要的地物之一,建筑物的精确提取对城市规划、三维建模、人口估计及地形图的制作与更新有重要意义。因而,这在遥感图像处理领域是较为热门的研究方向,同时,更为精准、高效、自动化地对建筑物进行提取也是研究中的难点与挑战。无人机航空摄影测量与LiDAR(Light Detection and Ranging)技术的不断完善给获取更为精确的地面三维坐标及其他各类地理信息提供了有力的支持,同时也为建筑物提取提供了大量可用数据。本文以高分辨率航空影像和LiDAR点云这两类数据为基础,将高分辨率航空影像中丰富的光谱纹理特征与LiDAR点云中精确的高程几何特征相结合,综合两者优势,根据建筑物区别于其他地物的特征,实现对城市建筑物的自动提取。论文的主要研究工作如下:(1)对点云进行预处理并生成DSM网格。原始点云含有较多噪声,因而采用统计滤波的方法去除高噪声点和低噪声点。根据高分影像的尺寸,生成同样大小的格网,对点云进行空间插值得到DSM网格,并对DSM进行平滑作为后续处理的基础数据,同时由于与影像大小一致,因而可以根据网格坐标将两种数据进行融合。(2)基于高分影像提取植被和建筑物的光谱特征。通过分析植被的波谱特征,分别构造基于IR-R-G三通道影像和R-G-B三通道影像的植被指数,分析各植被指数在本文研究数据中的特点,采用最大类间方差法(Otsu法)对植被指数进行阈值分割,提取植被区域并进行精度评价,选择最优植被指数制作植被掩膜,为后续建筑物提取排除植被干扰。通过分析建筑物在影像中的光谱纹理特征,采用形态学建筑物指数MBI及增强型形态学建筑物指数EMBI对建筑物进行检测,分析两种指数的检测结果,发现EMBI的建筑物检测结果更加准确,但由于阴影干扰,完整性较差,故对EMBI检测出的建筑物面片标记各质心点,为后续建筑物提取提供更多有利信息。(3)基于概率投票和形态学区域生长提取建筑物。根据建筑物明确的边缘特征,采用Canny算子在DSM网格中进行边缘定位,并根据建筑物边缘的高程特征,对各边缘点采用一定的策略进行筛选,获得有效的空间投票点。利用核密度估计对各投票点进行概率投票统计,得到局部极大值点,与EMBI得到的建筑物面片质心点一同作为种子点,通过对种子区域不断迭代加粗轮廓进行形态学区域生长。根据建筑物屋顶平面的高程特点设置适当的高差阈值,对生长区域进行判断,对各种子点生长得到的目标区域合并且精细化后处理得到最终的建筑物提取结果。(4)基于以上研究工作,以MATLAB R2014a为软件平台,对Vaihingen地区和咸宁地区的五组数据进行算法实验验证,通过对建筑物提取结果的精度分析及与不同算法之间的对比分析,验证了本文算法的可行性、可靠性,以及在提取较大面积建筑物时表现出的高完整性、高准确性与高质量。

关键词：高分辨率航空影像 LiDAR点云建筑物提取建筑物指数概率投票形态学区域生长

昆明市主城区不透水面遥感监测及时空变化研究

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云南师范大学学报（自然科学版） 2018年第1期38卷 66-72页

作者：曹瓅杨昆洪亮云南师范大学旅游与地理科学学院云南昆明650500 西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心云南昆明650500 云南师范大学信息学院云南昆明650500

基于LANDSAT 5TM和LANDSAT 8OLI影像数据,利用三种算法提取了昆明市主城区1994年至2015年不透水面,并对提取算法精度、不透水面数量时空变化和景观格局进行了分析.实验结果表明:相比于使用单一指数提取不透水面,采用基于土壤调节植被指... 详细信息

基于LANDSAT 5TM和LANDSAT 8OLI影像数据,利用三种算法提取了昆明市主城区1994年至2015年不透水面,并对提取算法精度、不透水面数量时空变化和景观格局进行了分析.实验结果表明:相比于使用单一指数提取不透水面,采用基于土壤调节植被指数、祼土指数等的决策树分类结果精度较高;近20年来昆明市主城区的不透水面面积迅速增加,城市景观的聚集度较大,城市发展相对较为集中.

关键词：不透水面建筑物指数决策树遥感监测时空变化分析景观格局指数