基于多源遥感数据的净空区建筑物三维动态监测

机场净空是保障航空器安全运行的基本条件,超高建筑物导致机场运行及管理日益困难。因此,本文提出了一套利用现代遥感手段进行机场净空区建筑物三维动态监测的方法。首先利用机器学习的方法对高分辨率光学遥感影像进行建筑物变化检测,获取新增建筑物的空间分布;然后基于GIS空间数据库和SAR传感器参数进行建筑物高度的估计,并以天津某小区为例进行算法验证;最终建筑物高程反演精度可以达到1 m,有效验证了本文算法的有效性。     

一种结合数字表面模型的建筑物提取方法

以数字表面模型(DSM)影像为辅助,提出了一种结合基于对象和基于知识的建筑物提取方法。首先利用DSM辅助多尺度分割,有助于分割完整的建筑区域;然后利用3种规则进行建筑物提取;最后利用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)标准数据集影像进行实验验证。结果表明,该方法可有效提取建筑物,得到高精度的提取结果,错提率与漏提率分别为6.26%与7.43%。     

基于机载LiDAR点云和建筑物轮廓线构建DSM的方法

为了获取高精度的数字表面模型(digital surface model,DSM),提出了利用离散的三维激光点云和建筑物轮廓线构建DSM的方法.首先,利用不规则三角网(triangulated irregular network,TIN)渐进滤波算法对激光点云进行预处理,得到地面点和非地面点;然后,基于高程纹理提取非地面点中的建筑物脚点,根据脚点的深度影像图,利用Canny算子提取建筑物边缘,用方位角聚类规则法对建筑物边缘规则化;最后,采用提取的离散地面点数据和建筑物轮廓矢量线构建DSM.采用柳州地区的一组机载LiDAR数据对该方法进行了实验验证,结果表明,通过该方法构建的DSM,建筑物的边缘信息比较精确.     

结合LiDAR点云和航空影像的建筑物三维变化检测

目的 针对传统建筑物变化检测方法没有考虑高程信息的缺点,提出了一种结合LiDAR点云数据和航空影像的建筑物三维变化检测方法,可同时提取建筑物高程变化信息和面积变化信息。首先将不同时期LiDAR点云分别生成数字表面模型(DSM);然后对不同时期的DSM进行差值、滤波和形态学操作得到DSM变化区,并根据共线方程将其反投影到航空影像中,再使用航空影像的光谱、纹理等信息排除树木等伪变化区的干扰;最后计算高程变化值和面积变化值。试验结果表明该方法能定量地提取高程和面积变化信息,提供更加全面准确的建筑物变化信息。     

倾斜影像中提取高精度DEM的方法研究

针对传统航空影像获取的DSM在立面及局部地面、建筑物屋顶空间信息的不足,获取高精度DEM较为困难的问题,提出了基于倾斜影像提取高精度DEM的方法。首先对倾斜影像获取的点云DSM结构进行分析,得出了DSM具有几何约束特点,能够在城区很好地区分地面点和地物点;然后指出对DSM滤波处理是获取高精度数字高程模型（DEM）的关键技术,提出了基于法向量差值区域生长分割TIN的滤波方法;最后选取吉林省敦化市的倾斜影像数据进行了滤波试验和算法验证。试验结果表明,该方法能够快速、有效地滤除不同尺寸的建筑物、植被和其他地物,获取高精度DEM。     

基于遥感信息和DSM的城市土地利用变化监测研究

建立了一套基于遥感信息和DSM的变化检测信息管理系统,该系统主要包括DSM数据管理模块、DSM变化检测模块和变化结果表达模块。系统利用多时相的数字表面模型(DSM),通过变化检测模块检测出城市地区人工建筑物、植被等的变化情况,检测结果可以应用在基本农田保护、土地利用变化监测以及违法用地查处等方面,为地理国(市)情监测提供技术支持。检测过程自动化程度高、快速、准确。     

利用无人机影像进行滑坡地形三维重建

针对滑坡表达研究的需要,提出了一种基于无人机影像序列的滑坡地形全自动鲁棒三维重建方法。以某滑坡区为试验场地,利用无人机搭载小型数码相机获取滑坡影像,辅助飞控数据建立的影像拓扑关系,依据计算机视觉原理,对滑坡地形进行了全自动三维建模,生成了包含颜色信息的三维点云数据,构建了滑坡体数字表面模型(DSM)。结果表明:该方法可快速实现滑坡三维地形精细测绘,有效降低作业成本和劳动强度;所建模型可准确表达滑坡体的空间分布特征,为正确分析评价滑坡稳定性提供了有力支持,尤其适合在困难山区或潜在危险地区的滑坡遥感动态监测。     

LiDAR数据中建筑物提取的新方法-Fc-S法

激光雷达技术(LiDAR)已广泛应用于数字高程模型(DEM)的快速获取和三维城市模型的建立中,但仍有许多不足之处,需要做更深入的研究。本文介绍了一种新的建筑物提取方法,称之为Fc-S法。该方法首先利用等高线特征进行滤波,从LIDAR数据内插的数字表面模型(DSM)中提取出DEM,利用DSM与DEM的高差阈值和DSM边缘特征参数去掉地面点和汽车等矮小物体,获得主要包含植被和建筑物的地物点群,然后对地物点群进行分割,利用二次梯度和面积等参数去掉植被点,并采用迭代逼近的方法精化建筑物。文章通过实验对所提方法进行验证,并借助高分辨率的航空影像对建筑物提取结果进行评估,评估结果表明该方法能够在地形起伏的区域中较准确地提取出建筑物。     

面向对象和SVM结合的无人机数据建筑物提取

建筑物提取时结合归一化数字表面模型(nDSM)的高度信息可以提高其提取精度。通常高度信息由LiDAR数据生成高精度3D点云获得。但由于获取成本较高,寻找替代LiDAR点云生成高度信息的数据至关重要,为此该文探讨摄影测量点云生成nDSM用于建筑物提取的可适用性。采用无人机影像作为单一数据源,选取汉旺镇和林扒镇2个研究区进行实验,利用面向对象技术与支持向量机(SVM)相结合的方法进行建筑物提取。首先,采用Pix4D Mapper生成摄影测量点云,通过基于不规则三角网加密滤波方法和反距离加权法插值生成nDSM影像;其次,对无人机RGB影像进行分割,选取9种属性特征(2种高度属性和7种光谱属性)作为建筑物的识别属性;最后,利用SVM分类器进行建筑物提取,采用形态学滤波方法进行后处理。研究结果表明,汉旺研究区提取的完整率为85.5%,正确率为83.9%;林扒研究区提取的完整率为92.5%,正确率为78.6%。摄影测量点云生成的nDSM在建筑物提取应用中适用性较好,可以有效提高建筑物的提取精度,并且大大降低了成本。     

基于GIS的机场净空管理系统设计与实现

机场净空保护是确保机场周边区域内的各类建设项目和其他物体满足净空限制要求,保障航空器飞行安全的重要工作.针对传统机场净空管理工作中人工计算易出错、数据获取不及时、信息化程度不高等现状,通过分析民用机场飞行区技术标准以及机场实际净空要求,建立机场净空数学模型,并以图形矢量数据、影像栅格数据和数字高程模型等空间地理信息数据为基础,定制开发地理信息系统软件平台,提供基于"一张图"的机场净空管理新模式,实现净空管理保护工作向管理数字化、空间可视化、信息自动化转变,满足大型机场净空管理需求,为民航安全提供有力保障.     

利用机载三维成像仪的DSM数据自动提取建筑物

利用三维成像仪获取的DSM作为数据源，首先采用影像分割得到建筑物的平面轮廓线，再根据建筑物一般具有规则平面形状的特点，对建筑物的平面边缘线进行规格化处理，最后求出建筑物的平均高度值，从面得到建筑物的三维信息。试验表明，该方法是实用的。     

亚米级遥感影像的建筑物高度反演方法及其验证北大核心CSCD

建筑物高度是现代化都市监测、规划、管理及各城市经济活动中的基础性数据,为实现建筑物高度信息的提取,本文提出了一种基于玻尔兹曼曲线的建筑物高度反演方法。首先,利用建筑物影像的光谱特性,采用多尺度分割和遥感指数分类的办法获取建筑物阴影感兴趣区域,根据玻尔兹曼曲线函数拟合获取阴影的亚像素位置,线性拟合得到阴影边界;然后,根据太阳、卫星、建筑物和其阴影的几何关系,构建高度反演模型,估算建筑物高度;最后,选择宁海为研究区,选取在轨的主流亚米级高分二号、高景一号、北京二号、WorldView-2卫星遥感数据进行精度验证。试验结果表明,计算的建筑物高度中误差优于2.5 m,可用于一般的城市卫星遥感监测。     

平坦地区DSM到DEM的试验

讨论了平坦地区根据影像匹配的结果将DSM修正成DEM的方法,针对平坦地区一般都有建筑物和树木,利用其本身的地形特点,提出附近最小值方法自动修正DSM以获得近似正确DEM的方法。并对试验结果的精度进行了检查,发现试验的结果比影像匹配后的结果要精确许多,将建筑物和树木等植被的高程去掉,得到比较精确的DEM数据。     

房屋震害预测数字化辅助方法

为提高房屋震害预测效率,将数字化技术应用于房屋震害预测分类工作中。利用航空摄影测量、遥感及地理信息系统技术,提出两种房屋震害预测分类数字化辅助方法。若预测区域有符合条件的遥感影像对,利用航空摄影测量技术可获得DSM及DEM模型,进一步从层数上对建筑物进行分类。另一种方法则是利用遥感技术提取有关建筑物阴影信息,由阴影计算建筑物层数,进而对建筑物进行分类。利用地理信息系统自动统计不同类建筑物总面积,画出不同类建筑的地理分布图。与传统方法相比,这种方法效率高,可以纵览全局,减少房屋震害预测现场调查工作量,提高震害预测工作效率。     

决策树分类模型的住宅建筑物图斑识别

针对大范围内住宅建筑图斑自动识别较为困难的问题,该文提出基于决策树模型的分类方法,利用基础测绘中高精度的建筑数据、地理省情监测数据、POI数据、DSM、DEM、腾讯大数据等,以建筑物本身特征和建筑物不同邻域内建筑类型相关因素的空间特征作为决策变量,分别采用QUEST、CHAID、C&RT和C5.0算法构建用于住宅分类识别的决策树模型并进行优选。以济南市(不含原莱芜市)为研究区域进行了实验,结果显示4个模型均未出现过拟合现象,可以用于住宅建筑图斑识别。     

融合随机森林和超像素分割的建筑物自动提取

建筑物是城市空间的重要部分,建筑物信息的提取对基础地理空间数据库更新、城市规划、城市动态监测等具有重要意义.基于遥感影像数据提取建筑物信息具有非常广泛的应用,本文提出了一种基于随机森林和超像素分割算法,并从机载激光点云和数字航空影像数据中自动提取建筑物的方法.试验选取广州市海珠区某处为研究区域,结果表明:在一般的城市区...     

基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取及其高度计算

本文选取成都市某一区域建筑物A、B为研究对象,采用分辨率为0.61 m的Quick bird影像,运用图像分割法和LVQ神经网络算法,提取建筑物侧面信息,根据假设法原理,构建高度计算物理模型,求取建筑物高度。对比实测数据,结合可能影响实验结果的实地因素、遥感影像因素进行精度分析与评价,探讨基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取和高度计算的方法。结果表明,LVQ神经网络算法在建筑物侧面提取和高度计算中有更好的应用价值,精度高达94%。     

基于机载LiDAR数据的建筑物轮廓提取

建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素，在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取，以及提取精度评定各环节存在的一些问题，提出了一种综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法。该方法在对机载LiDAR点云数据去噪的基础上，首先利用改进的区域生长算法滤波地面点，并基于地物点到地面的归一化高程特征通过高度阈值去除高度较为低矮的地物点；再基于三维Hough变换算法从剩余建筑物和高大树木点云中提取建筑物平面；最后使用α-shape算法提取建筑物的轮廓信息。对使用RIEGLVQ-1560i机载激光雷达测量系统扫描的某城区点云数据进行计算，通过匹配度、形状相似度和位置精度等评价指标对提取的建筑物轮廓进行精度评定。结果表明，综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法可以准确提取建筑物的轮廓信息，对于大范围的建筑物轮廓提取具有稳定性和普遍适用性。     

智能全站仪水平位移监测技术在110 kV机场变电站形变监测中的应用

建设施工对周围建筑物有着较大的影响,可以诱导邻近建筑物地基产生较大的形变,进而引起邻近建筑物受力结构改变,导致建筑物破裂、倒塌。因此,在大型建设项目施工过程中实施动态形变监测有助于施工项目的顺利进行。基于此,本文以智能全站仪为基础手段,针对110 kV机场变电站接入线路施工进行了实时动态监测,为该工程的顺利施工奠定了基础。本文从深层土体位移、桥墩水平位移及沉降和路基地面沉降3个方面进行了形变监测,监测结果显示,监测精度能够满足基本需求,获得实时动态数据稳定、可靠,能够反映施工过程中的动态形变状况,并认为该建设工程项目对邻近建筑物影响不大,可以安全施工。     

利用资源三号卫星影像阴影提取建筑容积率

如何快速准确地确定建筑容积率是当前研究的热点,建筑物高度是容积率提取的基础。在传统的基于阴影的高度反演技术的基础上,引入了一种高度校正模型,提高了高度反演的精度。利用面向对象技术从资源三号卫星影像中获取建筑物的阴影特征,采用高度校正模型反演了高度信息,进而估算了建筑物的楼层数量,结合建筑面积估算出了容积率。以楼层数为单位进行实地抽样验证,发现高度校正后的精度由90.213%提高到了92.375%,证明了该模型的有效性。