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。     

高空间分辨率遥感影像建筑物提取方法综述

高空间分辨率光学遥感影像中建筑物的提取对城市空间数据库的更新、城市动态监测以及建设"智慧城市"等方面具有极其重要的意义。本文首先介绍了高空间分辨率遥感影像中建筑物的特点,然后介绍了基于高空间分辨率遥感影像中建筑物自动提取的四种主要方法,即多尺度分割提取方法;基于边缘和角点检测与匹配的提取方法;基于区域分割的提取方法和基于数学工具;新理论以及多种方法结合的提取方法,分析讨论了各种方法的研究进展以及各方法的优缺点,同时对建筑物提取研究中需要解决的问题和研究趋势进行了总结。最后对高空间分辨率遥感影像建筑物提取研究前景进行了展望,认为可以从多源或多时相数据、边缘检测以及阴影辅助作用等方面提取建筑物,提高建筑物提取精度和高分遥感影像的利用率。     

数学形态学在遥感影像云层识别中的应用

针对传统遥感影像质量评价中云层覆盖量无法定量评价的问题,文章提出采用利用边缘信息的阈值分割结合数学形态学方法来提取遥感影像云层覆盖范围。利用边缘信息的阈值分割方法能够有效利用影像自身信息来改善分割结果,再结合形态学方法,进而能消除道路、房屋等大部分噪声信息,最终实现遥感影像上不同特征云层覆盖范围的自动提取。基于浙江全省高分辨率遥感影像的实验结果表明:该方法能够快速有效地识别出遥感影像上云层覆盖范围,研究结果对于遥感影像云层覆盖的自动评价具有参考价值。     

一种基于自适应M-S模型的遥感影像分割方法

提出一种基于自适应M-S模型的遥感影像多特征融合的分割方法。首先结合改进的Sobel算子进行阈值化轮廓提取方法提取边缘信息;然后利用波段距离加权函数计算边权值,同时按照一定的原则加入边缘特征,采用最小生成树算法获得初始分割对象;最后在光谱特征和纹理特征的辅助下进行自适应M-S模型合并,合并后的对象即为分割结果。为了验证该方法的可行性,采用Quickbird影像和高分二号影像进行实验分析并对结果做出定性和定量评估。实验结果表明,基于自适应M-S模型的遥感影像分割方法的分割精度优于分形网络演化算法,同时分割速度也略有提升。     

面向对象的多尺度多特征高分遥感影像建筑物提取

建筑物作为地理信息基础数据,是衡量城市发展的主要指标,如何对遥感影像对建筑物进行的提取是遥感图像处理的热点。本文研究了基于面向对象的高分遥感影像建筑物提取,首先对影像进行多尺度分割,然后对分割以后形成的有意义的图斑进行处理。结合建筑物的光谱、形状等特征对建筑物进行提取,实验结果表明该方法提取结果较好,精度可以达到90.3%。     

面向对象的高分辨率遥感影像城区建筑物分级提取方法

提出一种高空间分辨率遥感影像城区建筑物自动提取方法。该方法将面向对象的思想融入到基于邻域总变分的建筑物分割方法中,并通过分析分割后不同类型建筑物提取的难易程度,提出一种多特征融合的建筑物对象分级提取策略:首先通过形状分析检测一部分分割完整的矩形建筑物目标,然后采用新提出的多方向形态学道路滤波算法将建筑物与邻近光谱相似的道路目标分离,确保每一个候选建筑物目标都是独立的对象,最后利用初提取的建筑物对象和已剔除的非建筑物对象作为样本建立概率模型,根据贝叶斯准则进行建筑物后提取。实验表明:该方法可以检测同一幅影像中具有不同形状结构和光谱特性的建筑物目标,准确率高、鲁棒性好。     

面向对象的多尺度高分影像建筑物提取方法研究

近年来,随着航空航天事业的高速发展,带动了遥感对地观测技术的进步,为高分影像的获取奠定了基础。作为地物类别中的主要内容和地形图中的重要成图元素,建筑物的识别与提取,直接影响到地物提取的自动化水平。因此,高分辨率遥感影像中建筑物的提取是图像处理领域中的主要研究内容之一。为了提高城市建筑物信息提取精度,本文改进了常规的面向对象方法,以航空遥感影像和SPOT-6影像为对象针对其下垫面结构复杂的特性,采用多尺度分割和多规则结合的方法自动提取建筑物信息,并通过样本区进行了精度验证,将提取的结果与传统分类方法所得到的结果相互比较。研究结果表明,面向对象的多尺度分割对高分影像中建筑物的提取具有较好地效果,KIA精度达到了0.76,为城市建筑物信息提取的应用提供了新思路。     

结合阈值分割和数学形态学的建筑物阴影检测

随着高分辨率遥感影像技术的不断发展,从高分辨率遥感数据中提取建筑物信息将会成为城市数字化的重要信息来源。建筑物阴影包含了建筑物的高度、形状及位置等信息,准确提取建筑物阴影对后续影像的处理具有重要的意义。在阈值分割和数学形态学两种算法原理的基础上,结合两种算法实现了建筑物阴影的提取及优化。试验表明,两种算法的结合能够比较准确的提取出建筑物阴影信息,排除小阴影区域的干扰,并能较好地检测出阴影的边界,保证建筑物阴影的形状和大小。     

融合光谱及形态学信息的对象级空间特征提取方法

针对传统的高分辨率遥感影像分割方法仅利用光谱特征或者形态学特征的弊端,提出了一种融合光谱信息和形态学信息的多尺度分割算法。该算法首先利用差分多尺度形态学序列特征与影像光谱特征构造光谱-形态学特征集,然后利用Hausdorff距离计算相邻像素的边权值并构造图模型,利用最小生成树Kruskal算法完成影像的初始分割,最后结合分形网络进化的区域异质性准则完成区域合并。在该分割结果的基础上,提出了面向对象的灰度共生矩阵特征和面向对象的像元形状指数特征。实验结果显示,所提出的分割方法在效果和效率上均优于eCognition 8.0和Meanshift算法,并且对象级灰度共生矩阵特征和对象级像元形状指数特征明显优于传统的像素级特征。     

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。     

基于多特征融合与边缘约束的建筑物变化检测

利用遥感影像进行建筑物变化检测能够快速获取城镇扩张、违章建筑管控等结果.针对基于单一特征的高分辨率遥感影像变化检测算法检测结果较为粗糙,变化建筑物边缘效果不佳等问题,本文提出一种多特征信息融合与边缘约束的建筑物变化检测方法.引入改进的形态学建筑物指数,通过建筑物的多特征描述与差异特征集融合实现城镇区域建筑物变化信息自动...     

2D地图的建筑物场景结构提取方法及其在城市增强现实中的应用

城市AR中,场景结构的自动获取,对自适应信息表达具有重要意义,是解决“层叠式”信息表现形式引发的信息指示不明、场景感知混乱等问题的关键步骤。然而,场景结构信息隐藏在场景图像中,直接提取十分困难。2D地图描述了地理实体的位置、轮廓和空间布局,可作为场景结构提取的先验信息。针对城市AR中场景结构获取难、效率低的问题,本文提出一种基于2D地图的建筑物场景结构自动化提取方法。在地理配准的基础上,首先根据2D地图中建筑物的轮廓和属性信息,构建场景图像语义分割的结构线索;然后将其作为过分割处理后场景图像合并的依据,生成多个包含语义信息的图像区域;最后根据图像区域与2D地图中建筑物轮廓之间的映射关系,提取出场景图像中的区域轮廓、场景深度和平面朝向等场景结构信息。试验选取了格拉茨地区32个建筑物场景进行测试。结果表明本文方法能实时地提取建筑物场景结构,且建筑物立面提取的质量明显优于对比方法。提取的场景结构能应用于城市AR多种自适应信息表达方法中,使信息标注更明确,遮挡关系更清晰。     

光谱和形状特征相结合的高分辨率遥感图像的建筑物提取方法

针对高分辨率遥感影像具有较为丰富的地物属性"谱相"信息和空间分布及其组合"图式"信息的特点,提出了一种光谱和形状特征相结合的建筑物自动提取方法。在多尺度分割和矢量化基础上,根据建筑物的形状、光谱特征,从特征基元中自动选取样本,并计算其特征;通过根据建筑物形状、光谱、纹理构造的模板,在整景影像上进行建筑区域识别,并在建筑区域内提取建筑物外部轮廓。实验表明,本算法具有较高的识别率和较低的误识别率。     

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。     

特征筛选方法在高分辨率遥感影像建筑物提取中的应用

城市建筑物信息的自动提取是城市遥感的关键技术之一,由于阴影、下垫面等多因素干扰,建筑物信息提取精度往往不稳定。本文以Pleiades卫星影像为数据源,通过改进Relief F特征筛选方法,探讨建筑物信息提取精度提高的可行性。首先构建高分辨率遥感影像建筑物基础特征空间,然后利用改进型Relief F算法分析特征对象的权重并筛选出最优特征,最后用监督分类、无特征筛选分类和基于改进型Relief F特征筛选等3种方法分别提取研究区建筑物信息,并结合实地调查数据进行精度验证。结果表明,基于改进型Relief F特征筛选的分类方法提取精度能够达到91.34%,较其他两种方法提取精度分别提高了34.31%和5.62%,且运算速度快,自动识别效率高。     

多特征多尺度相结合的高分辨率遥感影像建筑物提取

在高分辨率遥感影像中,建筑物通常表现为多尺度形态,且存在同谱异物和同物异谱现象。因此,本文提出了一种综合利用光谱特征、形状特征和纹理特征,并结合多尺度分割的建筑物分级提取方法。该方法首先对遥感影像进行形态学建筑物指数（MBI）计算,而后对其特征影像进行阈值分割,并借助形状特征参数实现建筑物初提取;然后引入面向对象思想完成遥感影像多尺度分割,并利用纹理特征实现单一尺度的建筑物对象识别;最后借助多尺度融合思想完成建筑物后提取。利用本文方法对冲绳某地区影像进行了建筑物提取试验。试验结果表明,该方法的识别查准率和查全率在对象级和像素级两方面均取得较高精度。     

融合分散自适应注意力机制的多尺度遥感影像建筑物实例细化提取EI北大核心CSCD

遥感影像建筑物准确、高效的自动提取方法有着广泛的用途。针对现有遥感影像建筑物提取方法难以兼顾不同大小的建筑物,导致小尺度建筑物不同程度上漏检及提取的建筑物轮廓边界模糊等问题,本文提出一种融合分散自适应注意力机制的多尺度遥感影像建筑物实例细化提取方法(MBRef-CNN)。首先采用融合分散自适应注意力机制的遥感影像多尺度特征提取网络(SA-FPN)学习多尺度建筑物的特征,然后利用区域候选网络(RPN)预测单个建筑物实例的目标框位置,最后使用边界细化网络(BndRN)迭代获取精确的建筑物掩膜。在WHU aerial imagery dataset数据集上,通过与现有主流方法进行对比试验表明,本文方法的建筑物掩膜提取精确度比其他表现优秀的主流分割算法更高,在多尺度的建筑物提取上表现出良好的综合性能,且在小尺度的建筑物提取上具有明显的精度优势。     

高分辨率遥感影像林地边界提取方法

由于高分辨率遥感影像上的信息高度细节化,加之噪声的影响,会导致基于像元级纹理特征的林地边界提取方法的效果不理想。为此,提出一种基于种子纹理基元合并的半自动林地边界提取方法。首先利用基于图模型的影像分割算法获取初始基元;然后定义了一种针对非规则基元统计基元级灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征的方法;最后在人工给定种子基元的基础上合并具有相似纹理的基元,并对基元合并的结果进行边界提取,得到高分影像上的林地边界。利用多源高分影像对所提方法进行验证及对比分析。实验结果表明,该方法对高分影像上大片典型林地的边界可取得较高的提取精度和计算效率。     

基于分水岭算法的高分遥感图像道路提取优化方法

针对高分辨率遥感图像城市道路提取中存在的问题,在面向对象方法和数学形态学等理论基础上,提出了一种基于改进的分水岭分割算法的道路提取方法.在图像预处理基础上,首先使用改进的分水岭算法分割影像,提取基本的道路信息;然后利用面向对象方法提取道路基元,完善道路信息;最后将道路信息二值化,并采用数学形态学等方法进行优化,去除和修补不完善的道路.结果表明,该方法能有效地提取出城市地区的道路信息,对较复杂的道路环境也有较好的效果.     

结合形态学和光谱特征参数的建筑物阴影提取及其高度估算

建筑物高度信息对城市景观规划设计、城市人居和生态环境评估等都具有重要作用。针对当前卫星遥感影像提取建筑物高度研究中存在精度较低、人工干预程度过多的问题,本文基于GF-2卫星遥感影像数据,综合建筑物阴影指数(EMSI)、归一化植被指数(NDVI)和地表反射率等3个参数,实现了建筑物阴影的自动化提取,进而依据空间几何学关系,实现了建筑物高度的快速估算,最后对研究结果进行了实地检验。研究表明,利用建筑物阴影指数、NDVI、地表反射率等3个参数可有效提取建筑物阴影,且利用建筑物阴影进行建筑物高度估算的平均精度达到了95.40%,证明了高分二号卫星影像在提取建筑物高度方面具有较高的可行性。