联合星载光学与SAR图像的城市大面积建筑物高度快速提取

星载高分辨率光学图像与SAR图像广泛应用于城市建筑物高度提取,但光学图像存在缺少相关卫星参数的情况,而SAR图像则存在散射特征不完整以及提取效率低等缺陷。针对以上问题,本文提出一种联合高分辨率星载光学与SAR图像的城市大面积建筑物高度快速提取方法。首先,结合支持向量机(SVM)和形态学阴影指数(MSI)快速提取光学图像中的阴影并自动测量阴影长度;之后选择多个合适样本,基于模型匹配法从SAR图像中提取高度;最后将高度与阴影长度作线性回归分析,建立数学模型来提取其他建筑物的高度。该方法将不同卫星系统的数据和特征相结合,互相弥补各自缺陷,不仅提高了效率、降低了成本,同时满足精度要求。     

Stereo analysis of high-resolution SAR images for building height estimation in cases of orthogonal aspect directions

SAR stereo image analysis for 3D information extraction is mostly carried out based on imagery taken under same-side or opposite-side viewing conditions. For urban scenes in practice stereo is up to now usually restricted to the first configuration, because increasing image dissimilarity connected with rising illumination direction differences leads to a lack of suitable features for matching, especially in the case of low or medium resolution data. However, due to two developments SAR stereo from arbitrary viewing conditions becomes an interesting option for urban information extraction. The first one is the availability of airborne sensor systems, which are capable of more flexible data acquisition in comparison to satellite sensors. This flexibility enables multi-aspect analysis of objects in built-up areas for various kinds of purpose, such as building recognition, road network extraction, or traffic monitoring. The second development is the significant improvement of the geometric resolution providing a high level of detail especially of roof features, which can be observed from a wide span of viewpoints. In this paper, high-resolution SAR images of an urban scene are analyzed in order to infer buildings and their height from the different layover effects in views taken from orthogonal aspect angles. High level object matching is proposed that relies on symbolic data, representing suitable features of urban objects. Here, a knowledge-based approach is applied, which is realized by a production system that codes a set of suitable principles of perceptual grouping in its production rules. The images are analyzed separately for the presence of certain object groups and their characteristics frequently appearing on buildings, such as salient rows of point targets, rectangular structures or symmetries. The stereo analysis is then accomplished by means of productions that combine and match these 2D image objects and infer their height by 3D clustering. The approach is tested using real SAR data of an urban scene.     

高分辨率遥感影像建筑物分级提取

高分辨率遥感影像建筑物信息自动提取是遥感应用研究中的一个热点问题,但由于受到成像条件不同、背景地物复杂、建筑物类型多样等多个因素的影响使得建筑物的自动提取仍然十分困难。为此,在综合考虑影像光谱、几何与上下文特征的基础上,提出了一种基于面向对象与形态学相结合的高分辨率遥感影像建筑物信息分级提取方法。该方法首先利用影像的多尺度及多方向Gabor小波变换结果提取建筑物特征点;然后采用面向对象的思想构建空间投票矩阵来度量每一个像素点属于建筑物区域的概率,从而提取出建筑物区域边界;最后在提取的建筑物区域内应用形态学建筑物指数实现建筑物信息的自动提取。实验结果表明,本文方法能够高效、高精度地完成复杂场景下的建筑物信息提取,且提取结果的正确性和完整性都优于效果较好的PanTex算法。     

Optimisation of building detection in satellite images by combining multispectral classification and texture filtering

Conventional multispectral classification methods show poor performance with respect to detection of urban object classes, such as buildings, in high spatial resolution satellite images. This is because objects in urban areas are very complicated with respect to both their spectral and spatial characteristics. Multispectral classification detects object classes only according to the spectral information of the individual pixels, while a large amount of spatial information is neglected. In this study, a technique is described which attempts to detect urban buildings in two stages. The first stage is a conventional multispectral classification. In the second stage, the classification of buildings is improved by means of their spatial information through a modified co-occurrence matrix based filtering. The direction dependence of the co-occurrence matrix is utilised in the filtering process. The method has been tested by using TM and SPOT Pan merged data for the whole area of the city of Shanghai, China. After the co-occurrence matrix based filtering, the average user accuracy increased by about 46% and the average Kappa statistic by about 57%. This result is about 26% better than the accuracy improvement through normal texture filtering. The method presented in this study is very useful for a rapid estimation of urban building and city development, especially in metropolitan areas of developing countries.     

An Adaptive and Iterative Method of Urban Area Extraction From SAR Images

This letter presents a new method for unsupervised urban area extraction from synthetic aperture radar (SAR) images based on the ffmax algorithm proposed by C. Gouinaud specially for acquiring urban areas in SPOT imagery. According to the statistical characteristics of urban areas, an adaptive and iterative method based on the low-level extraction given by the ffmax algorithm using a large window is proposed. Experimental results on real SAR images show that the proposed automatic method works quickly and can preserve the borders of urban areas as well as avoid the disturbance of other classes and the extractions of urban areas are reliable and precise     

基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类

机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。     

高光谱-LiDAR多级融合城区地表覆盖分类

城市地区地表覆盖分类在城市研究中是一个十分重要的方向。遥感作为获取地物物理属性的一种重要技术手段,已初步应用于分类研究中。然而,随着城镇化的不断推进,城市内部地物类型越来越复杂,单一的遥感影像已无法满足城区地表覆盖分类中高精度的要求。高光谱影像和LiDAR数据能够分别表征地物的光谱信息及高程而被广泛应用。因此,根据两者之间互补的优势,本文提出了基于高光谱影像和LiDAR数据多级融合的城区地表覆盖分类方法。首先对两幅影像分别进行特征提取,将提取到的光谱、空间及高程信息进行层叠实现特征级融合。对得到的特征影像的所有像素点进行分类,然后利用LiDAR点云数据提取的建筑物掩膜,对非建筑物部分进行分类,再次实现特征级融合,以此改善建筑物区域与非建筑物区域的混淆。然后将未使用掩膜得到的分类结果与利用掩膜得到的分类结果进行投票实现决策级融合。最后利用条件随机场模型对分类结果进行后处理操作,达到平滑图像去除噪声点的目的。     

城市道路的多特征多核SVM提取方法

针对高分辨率遥感影像中城市道路提取的复杂性及SVM的分类性能,提出了一种城市道路的多特征多核SVM提取方法。首先利用FCM算法将原始影像粗分为建成区和非建成区两类,剔除非建成区;然后根据分水岭分割算法分割建成区并提取分割对象的光谱特征与空间特征,以全局核函数和局部核函数加权组合的方式构建多核SVM对建成区进行二次分类,去除建成区中的建筑物等非道路信息;最后利用数学形态学处理,获得最终的道路提取结果。试验结果表明：文中所提方法能够较精确地提取城市道路信息,分类精度高于单核SVM提取及其他对比方法。     

融合高分影像和LiDAR数据的城市道路提取

为避免由于城市道路复杂及树木建筑的阴影遮挡导致从遥感影像中提取道路信息不准确的问题,本文采用高分影像和LiDAR数据相融合的方法实现城市道路的提取,并使用一种基于最小面积外接矩形（MABR）的后处理改进方法进行完善。首先对试验区进行数据配准;然后应用FNEA算法进行图像分割,并使用随机森林分类法进行分类,将影像融合和对象形状指数等相关算子应用到道路提取中;最后去除植被和建筑物,完善道路填充,提取出道路完整信息。结果多伦多和台安试验区的道路完整度分别为95.41%和90.84%,准确度分别为83.07%和85.63%。本文方法可有效去除伪道路信息,提高道路提取完整度,较好地实现了道路信息提取。     

利用后向散射特性从高分辨率SAR影像中提取建筑物高度

研究了一种基于雷达后向散射特性,从单张星载高分辨率SAR影像提取建筑物高度的方法。该方法通过检测建筑物二次散射强度,同时获取目标方位角、入射角等参数以及相关介质特性等信息,根据后向散射几何光学模型估算建筑物高度。实验验证了对于相当一部分典型建筑物都能够获得较为理想的高程估计值,进而证明了该方法提取建筑物高度的可行性和有效性。     

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,90%以上建筑物可以准确快速提取,平均准确性和完整性均为90%左右,本文提出的方法具有良好的应用前景。     

基于双张影像的城市建筑物高度提取方法

针对现有城市建筑物高度提取方法存在的问题,提出一种基于双张影像的城市建筑物高度简易提取方法。利用高分辨率遥感影像和建筑物立面影像,分别提取样本建筑物的阴影长度和高度,采用最小二乘法解算出影像阴影和建筑物高度的相关公式,通过阴影长度反算出建筑物的高度,从而实现大批量建筑物高度数据的获取。通过建模实例和测量对比实验表明,方法具有操作简单、快速的特点,能满足较高的精度要求,具有一定的应用价值。     

Water-Body types identification in urban areas from radarsat-2 fully polarimetric SAR data

This paper presents a novel method for supervised water-body extraction and water-body types identification from Radarsat-2 fully polarimetric (FP) synthetic aperture radar (SAR) data in complex urban areas. First, supervised water-body extraction using the Wishart classifier is performed, and the false alarms that are formed in built-up areas are removed using morphological processing methods and spatial contextual information. Then, the support vector machine (SVM), the classification and regression tree (CART), TreeBagger (TB), and random forest (RF) classifiers are introduced for water-body types (rivers, lakes, ponds) identification. In SAR images, certain other objects that are misclassified as water are also considered in water-body types identification. Several shape and polarimetric features of each candidate water-body are used for identification. Radarsat-2 PolSAR data that were acquired over Suzhou city and Dongguan city in China are used to validate the effectiveness of the proposed method, and the experimental results are evaluated at both the object and pixel levels. We compared the water-body types classification results using only shape features and the combination of shape and polarimetric features, the experimental results show that the polarimetric features can eliminate the misclassifications from certain other objects like roads to water areas, and the increasement of classification accuracy embodies at both the object and pixel levels. The experimental results show that the proposed methods can achieve satisfactory accuracies at the object level [89.4% (Suzhou), 95.53% (Dongguan)] and the pixel level [96.22% (Suzhou), 97.95% (Dongguan)] for water-body types classification, respectively.     

GF-2影像面向对象典型城区地物提取方法

国产高分遥感影像信息丰富,提供了精准的地物空间细节,深入研究高分数据处理及其提取城区地类目标信息的方法具有重要意义。本文以国产高分二号（GF-2）遥感影像为数据源,利用规则集的面向对象分类方法,通过ESP尺度分析工具选取得出最优分割尺度,建立各类地物的特征体系及分类规则,最终提取出研究区典型城区地物信息,并将之与传统基于像元的SVM监督分类结果作比较。结果表明：规则集的面向对象分类总体精度为92.23%,Kappa系数为0.9,比SVM监督分类有大幅度提高。对高分二号等高分辨率影像,面向对象的分类方法精度更高,图示效果更好,是城区地物提取的有效方法。     

一种从SAR图像中提取城市道路网络的方法

提出一种从高分辨率SAR图像中提取城市道路网络的算法.在高分辨率SAR图像中,道路在空间结构上表现为一细长的且宽度基本恒定不变的均匀区域.利用模糊C均值聚类方法对高分辨率SAR图像进行聚类分析,将道路类像素从原始图像中分离出来.为突出道路形状特征,减少冗余信息,对聚类结果进行细化,同时利用跟踪算子消除短线段;以提取道路中心线二值图的像素值作为图像能量,应用Snakes模型检测道路网络.通过实际SAR图像验证,该算法可以准确提取复杂的城市道路网络.     

基于对象直方图G统计量的遥感影像道路提取

提出了一种基于对象直方图G统计量的遥感影像道路提取方法。首先基于标记分水岭算法分割高分辨率遥感影像获取对象像斑,提取对象光谱特征并利用SVM从影像中分离出光谱相似的建成区（道路、建筑物等）;然后从建成区选择合适的对象作为训练样本,采用G统计量度量测试样本与训练样本的LBP纹理直方图距离,以表达对象纹理特征的异质性,并利用最小距离分类器完成建成区内道路与建筑物等的分离;最后结合几何形状特征和数学形态学处理对提取的道路进行优化,获得最终的道路提取结果。试验结果表明：该方法能较好地提取出道路信息。     

高分三号卫星全极化SAR影像九寨沟地震滑坡普查

基于光学遥感影像的区域滑坡普查易受云雾天气的影响,存在滑坡体调查不全面的问题,无法满足震后应急调查与恢复重建的需求。本文提出了一种极化SAR卫星数据滑坡普查方法,采用高分三号全极化SAR卫星影像数据,以九寨沟地震震区为实验区,在深入分析滑坡体和其他地物类型散射特征的基础上,融合极化特征、纹理特征和地形特征等多维特征信息,结合高分二号影像获取的训练样本,构建基于BP神经网络的全极化SAR数据滑坡自动识别模型,实现滑坡体的自动快速识别。与高分辨率光学影像与无人机航空影像目视解译结果相比较,总体识别精度为92.8%,Kappa系数为0.715,识别准确度满足地震应急实际应用的需求。研究成果可用于震区大区域滑坡体的普查,为后续开展无人机高分辨率影像滑坡体详查、灾后应急与景区恢复提供辅助信息支撑,并促进国产高分SAR卫星数据在防震减灾中的应用。     

高光谱影像的引导滤波多尺度特征提取

为了解决高光谱遥感影像分类中单一尺度特征无法有效表达地物类间差异和区分地物边界的不足,提高影像分类精度和改善分类目视解译效果,提出了采用引导滤波提取多尺度的空间特征的方法。首先,利用主成分分析对高光谱影像进行降维,移除噪声并突出主要特征;然后,将第1主成分作为引导影像,将包含信息量最多的若干主成分分别作为输入影像,应用依次增加的滤波半径分别进行引导滤波处理提取多个尺度的特征,获得影像不同尺度的结构信息;最后,将多尺度特征输入分类器中进行影像监督分类。采用仿真数据和帕维亚大学(Pavia University)、帕维亚城区(Pavia Centre)等3幅高光谱实验数据,提取了基于引导滤波的多尺度特征、多尺度形态特征和多尺度纹理特征,输入到支持向量机、随机森林和K近邻分类器中,进行了实验。实验结果表明:采用支持向量机分类Pavia University数据,相对于采用多尺度形态特征的分类结果,引导滤波特征的总体精度提高了6.5%;Pavia Centre和Salinas两幅影像最高分类精度均由引导滤波特征实现,分别达到98.51%和98.39%。实验证实基于引导滤波提取的多尺度特征能有效地描述地物结构,进而获得更高的分类精度和改善目视解译效果。     

基于纹理特征的SAR影像各拉丹冬冰川信息提取

冰川面积是监测冰川变化信息的重要参数。本文以各拉丹东地区为例,根据冰川区域特有的纹理特征,选取时间间隔为35天的ENVISAT ASAR干涉对,利用灰度共生矩阵提取纹理特征,通过波段组合进行监督分类,进而提取研究区冰川面积。同时以Landsat TM光学影像为依据,评价利用纹理特征提取结果的精度。研究表明:基于纹理特征并利用SAR影像提取冰川面积的方法是可行的,为提取冰川信息提供了又一可靠手段。     

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。