基于DeepLab V3+深度学习的无人机影像建筑物变化检测研究

针对城市建筑物变化检测的高时间和高空间分辨率需求,研究了基于深度学习的无人机影像建筑物变化检测方法。以大疆精灵4无人机正射影像为数据源,利用变化矢量分析与人工判别生成变化标签数据,并通过数据增强生成数据集。基于DeepLab V3+深度网络,利用生成的数据集进行无人机影像建筑物变化迁移学习,最终实现建筑物变化检测。实验结果表明,深度学习可有效用于无人机影像的建筑物变化检测,对本实验所用数据总精度达到97%以上,可为大范围城市建筑物动态检测、违章检测、损害检测等提供有力支撑。     

利用多源影像数据进行建筑物变化监测的方法研究

城市内加盖、扩建违法建筑物现象严重,如何快速准确地获取城市建筑物的基本情况,监测出违法建筑物信息,成为城市规划、建设部门的一个迫切问题;根据不同时期数字表面模型(DSM)差值比对可以获取建筑物高度变化的原理,通过对雷达及光学卫星影像各自特征的对比,提出了利用多源影像数据,快速准确的发现建筑物变化信息的方法。     

基于深度学习差值分析的高分影像建筑物变化检测

高分辨率遥感影像的建筑物变化检测在灾害评估、城市管理等方面应用广泛.为提高建筑物变化检测精度,提出一种对不同时相的图像分别进行建筑物提取,再利用差值法进行变化检测提取建筑物变化结果的方法.首先利用基于分类验证原理对高分辨率遥感影像进行建筑物提取与优化,进一步将两幅不同时相的建筑物提取结果转化为两幅二值图像,在此基础上使用图像差值法得出图像变化的部分,最后对初步结果进行腐蚀膨胀等后处理,得到最终的变化结果.实验表明,该方法相对于直接利用原始影像进行变化检测,能够有效对变化建筑物进行检测并提高检测的精度.     

基于无人机遥感的滑坡几何参数测量方法研究

介绍了一种利用无人机遥感影像测量滑坡体的技术方法,探讨了无人机在获取滑坡监测几何参数方面的优势。以鄂西某滑坡为例,利用无人机摄影测量技术,根据该滑坡区域不同时期航摄影像制作完成DEM、DOM等多类型成果,计算得到该滑坡不同时期的特征断面和土石方变化量,综合分析得出滑坡趋于稳定的结论,验证了基于无人机遥感的滑坡几何参数测量方法的实效性。     

无人机影像密集匹配点云在违法占地和违法建筑监测中的应用

当前城市违法占地和违法建筑监测大多基于遥感影像开展,无法有效发现建筑物加建、加盖等情况,利用影像密集匹配点云提取建筑物三维变化是“两违”精准监测的有效途径。本文以贵港市“两违”监测工作为例,以无人机影像密集匹配点云为基础数据,通过构建深度神经网络模型自动提取建筑物点云,并检测不同时相建筑物点云的变化,经叠加审批、规划等自然资源管理数据,快速提取出疑似“两违”图斑并开展监测。     

一种基于影像分割的城市建筑物变化检测方法

针对高分辨率遥感影像建筑物变化检测精度不高的问题,本文提出了一种改进城市建筑物变化检测方法。首先通过提取像元顶点构造像元图集,并以长宽比与矩形度作为变化检测测度,对后一期影像进行影像分割,识别建筑物轮廓对象。将建筑物轮廓进行几何关系筛选,完成建筑物变化信息提取。实验表明,该方法具有较高的变化检测精度,可明显削弱光照条件和成像角度对建筑物变化检测精度的影响,是一种普适性较强的城市建筑物变化检测方法。     

基于无人机影像的三维模型构建技术

介绍基于无人机影像数据获取城市DEM和DOM的技术方法,总结该过程外业数据采集和内业数据处理中相关经验与方法.在VirtuoZoNT3.75和Dibud平台支持下,快速获取地表真实纹理的三维建筑物模型,基于Skyline平台集成DEM、DOM与地表建筑物模型,实现城市三维模型的快速构建.并对无人机DEM与参考DEM进行误差分析.     

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。     

基于SIFT算法的无人机航空遥感影像匹配

当无人机低空飞行获取高分辨率遥感影像时,由于不同摄站点拍摄角度不同,使得建筑物等凸出地面的物体在立体像对上成像时产生投影差,导致物体成像几何形状发生畸变并且出现地面高层建筑物之间遮挡现象严重的问题,从而导致匹配困难,成为影响无人机航空遥感影像匹配质量的主要因素。本文采用对旋转、遮挡、缩放、图像局部灰度变化等都具有较强的稳定性的SIFT算法来进行匹配,并取得了很好的效果。     

基于图像融合的高分全色遥感影像变化检测

针对同一地区不同时期的全色高分辨遥感影像,提出一种基于影像融合的变化检测算法。首先采用基于匹配点的三角网校正方法对两景影像进行几何校正,然后选用基于迭代多元变化检测(IR-MAD)的相对辐射校正方法进行辐射一致性处理,接着对经几何一致性处理、辐射一致性处理后两张影像进行显著性融合,采用Mean-Shift分割算法对融合影像进行分割,选用方向梯度直方图(HOG)特征获取影像纹理强度图,最后通过比较分割块纹理变化获得变化检测结果。以Toposys激光雷达系统搭载相机拍摄的全色影像对该算法进行了检验,并使用单一时期影像为分割对象进行对比实验结果。实验结果表明,以融合影像为分割对象的结果远优于以单一时期影像为分割对象的变化检测结果,极大地减少了误检和漏检,在城市、郊区等地区人工地物变化监测中有一定的应用价值。     

基于无人机实景三维模型的真数字正射影像生成方法

传统数字正射影像图(DOM)采用微分纠正方法消除相机倾斜与地形起伏所带来的投影误差,但会产生双重投影现象. 真数字正射影像(TDOM)可有效解决DOM的双重投影问题. 文中提出一种基于无人机影像的实景三维模型TDOM制作方法， 首先通过无人机挂载五镜头相机获取航空摄影测量影像并生成实景三维模型;然后采集实景三维模型建筑物顶部轮廓边界线,并构建其三维体模型;最后基于建筑物顶部轮廓边界线三维体模型进行遮蔽检测和遮蔽补偿生成TDOM. 以云南师范大学呈贡校区无人机影像实验数据验证了本文方法,实验表明本文的方法可作为一种生成高质量的TDOM方法.      

遥感在查处违法建设中的应用研究

提出了一种将遥感影像用于查处城市违法建设的方法。本文根据遥感影像变化检测相关理论,对当前常用的遥感影像变化检测方法进行了对比和分析。通过实验验证,本文结合城市建筑物目标变化状况和相关信息,为查处违法建设提供快速、精确、有效的方法。     

基于遥感影像的建筑物监测监管平台的设计与实现

针对人工目视解译方法在建筑物监测监管方面效率低下的问题,本文设计研发了基于遥感影像的建筑物监测监管平台.通过深度学习算法模型,实现对影像上建筑物的自动提取,并生成矢量图层,将不同历史时期的矢量图层通过GIS算法进行对比分析,自动提取差异,实现对建筑物的自动识别与监测,使劳动力得到了解放,提高了建筑物监测监管与执法的效率...     

利用高分辨率遥感影像提取建筑物方法研究

随着航空航天技术的发展,人们获取的遥感影像数据的空间分辨率不断提高,同时获取难度大幅降低。在遥感数据日益普及的今天,利用影像处理与分析技术对高空间分辨率遥感影像中的感兴趣目标进行自动提取已经成为目前遥感领域研究的热点之一。建筑物作为与人类生活密切相关的主要人工地物,是城市发展的重要标志。目前,通过对高分辨率遥感影像进行建筑物自动提取已经成为建筑物信息获取的重要手段,而建筑物信息可用于进一步研究城市的扩张与发展、城市土地利用现状与变化、城市规划、城市热岛效应、人口估计与预测、灾害监测预警与评估等。     

基于多视航空影像的城市三维建模方法

城市三维建模是构建"数字城市"的一项基础工作。本文提出了一种基于多视倾斜航空影像的城市三维快速建模方法:利用倾斜摄影技术获取建模区域的多视倾斜影像,经过倾斜摄影测量数据预处理,人工交互半自动生成建筑物几何模型,并将多视影像中提取的建筑物墙面纹理映射到相应的模型,建立城市建筑物的真三维模型,最终建立建模区域的三维模型。文章最后通过试验及分析,验证了该方法的可行性。     

利用灰度共生矩阵纹理特征识别空心村损毁建筑物的方法

从无人机影像上快速识别空心村损毁建筑物,不仅能精确掌握损毁建筑物的位置分布,还能为实地调研提供指导材料。本文首先在试验区范围内获取建筑物影像,并对这些建筑物逐一标记。然后以单个建筑物为对象,计算纹理特征参数和光谱特征参数,选取与损毁程度正相关的参数标准化后组成特征参数向量,根据向量的可视化结果获取损毁建筑物的分布、损毁程度等信息。试验结果表明,该方法能实现从无人机影像上识别出损毁建筑物,并能对建筑物的损毁程度得到初步认识,可以有效实现高分辨率影像中空心村损毁建筑物的识别。     

一种基于SVM的无人机影像中单个建筑物的角点检测方法

针对目前无人机影像中单个建筑物角点的检测现状,提出了一种基于支持向量机(SVM)的无人机影像中建筑物的角点检测方法。首先对4个波段的无人机影像进行多尺度分割,计算影像的NDVI,通过植被与非植被区域的波谱差异剔除植被的影响。其次,用面向对象分类法将"建筑物块"从影像中提取出来,对"建筑物块"区域用Harris算子进行边缘检测,形成建筑物边缘点集数据。随后通过设计高斯径向基将边缘样本点映射到高维特征空间,构建特征向量,采用边缘点集训练SVM分类模型,最终通过SVM分类模型从粗提取的边缘点集中检测出正确的建筑物角点,实现了单个建筑物的角点提取。     

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。     

基于模板卷积匹配的无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别方法

遥感影像可用于城市土地规划、地质灾害勘察、监测环境污染等,其应用范围极广,为更加准确地从遥感影像内获取信息,提出基于模板卷积匹配的无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别方法。该方法利用无人机搭载遥感影像摄像头采集目标区域遥感影像后,使用暗通道假设法还原无人机遥感影像色彩,再通过判断无人机遥感影像几何特征和灰度特征,获得用户感觉兴趣区域,并生成无人机遥感影像用户感觉兴趣区域模板图像;将该模板图像作为输入,利用卷积神经网络输出无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别结果。实验结果表明：该方法具备较好的无人机遥感影像色彩还原能力,可有效提取遥感影像中用户感觉兴趣区域,且识别遥感影像中用户感觉兴趣区域精度较高。     

基于SIFT特征匹配和射影变换的控制点快速量测方法研究

针对无人机影像控制点量测人工作业量大的问题,本文提出了一种基于SIFT特征匹配算法和射影变换关系的无人机影像控制点位置预测方法:首先对控制点影像和待量测影像进行匹配,然后利用同名像点坐标计算影像间单应矩阵,最后计算待量测影像上的控制点坐标,达到控制点位置预测的效果。基于VS2010平台开发控制点位置预测软件并进行测试。实验表明:该软件可用于无人机影像控制点位置预测,大大提高了控制点量测效率。