基于高分辨率遥感影像的建筑物轮廓信息提取

针对许多领域对建筑物信息更新的迫切要求,提出并发展了一套完整的基于高分辨率遥感影像的建筑物二维轮廓快速提取流程。首先介绍一种利用数学形态学理论进行边缘检测和边缘连接的新方法,然后利用了模式识别和图像分析领域的相关技术(区域标识和特征量测等)进行建筑物二维信息的提取。最后通过Quickbird影像进行了方法验证,试验证明该流程可以快速有效的提取建筑物轮廓信息。     

高分辨率遥感影像中建筑物轮廓信息矢量化

针对高分辨率遥感影像的特点,提出了基于多类分割与模板匹配的建筑物轮廓矢量化方法:首先对影像进行多尺度SVM分割获取建筑物候选点;然后在Radon变换结合主轴分析获取建筑物主方向的基础上,引入多类分割思想,构建用于分割的能量函数,基于α-扩展算法解算能量函数,将轮廓线分割为3类边缘线段;接着构建形状先验的边缘模板,进行精确定位以获取边缘线的实际位置,去除锯齿状变形,降低提取结果的影响;最后相邻边缘线相正交得到拐角点,依次连接每一个拐角点,得到规则化的建筑物轮廓。相比于同类其他方法,此方法考虑了边缘点的方向信息和相邻边缘点趋于同一类的先验知识,可得到近似全局最优的边缘线段分割结果,避免了规则化过程中选择初始点和处理顺序的麻烦和不利影响,同时充分利用了影像特征,对边缘线段进行精确定位,减弱建筑物提取结果误差的影响。对不同影像的实验结果证明此方法可得到规则化的建筑物外轮廓线,不考虑提取过程中遗漏的建筑物,矢量化结果平均准确度为89%、完整度98%、几何形状相似性87%、整体质量85%。     

高分辨率遥感影像的建筑物轮廓信息提取方法

针对高分辨率遥感影像分割方法提取的建筑物边缘不准确和不规则等问题,提出了一种新的边缘轮廓信息提取方法:首先,通过一维Gabor滤波器获取建筑物的角度纹理特征,并结合光谱特征构造待分割的特征矢量,在运用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)构造图的基础上,利用图割法(graph cuts)获取建筑物候选点,经数学形态学处理得到建筑物斑块;然后,根据Radon变换检测建筑物主方向,构建最小二乘匹配模板,并利用该模板在建立的轮廓缓冲区内精确地提取建筑物拐角点;最后,连接拐角点,完成了轮廓信息的提取。采用合成图像和高分辨率遥感影像提取建筑物轮廓信息的实验证明了该方法的可行性。     

LiDAR点云与影像相结合的建筑物轮廓信息提取

分析机载LiDAR点云与影像数据特点,提出了一种建筑物点云与配准后影像相结合的建筑物轮廓信息提取方法。首先,采用α-shapes算法从点云中提取粗糙的建筑物轮廓多边形;然后,采用基于线支撑区域的直线段提取算法从影像中提取边缘信息,并利用投票机制,以点到直线的距离为因子,从中过滤出真实的建筑物边界;最后,提出一种建筑物轮廓精化的新方法,利用从影像中提取的边缘信息修正从点云中提取的粗糙轮廓,并对修正后的轮廓采用道格拉斯-普克算法去除冗余节点,采用强制相交方法恢复建筑物转角,最终得到了准确的建筑物外轮廓多边形,并通过实验验证了该方法的有效性。     

基于最小外接矩形的遥感影像建筑物轮廓优化方法

深度学习提取高分辨率遥感影像中的建筑物信息容易受到物体周围的阴影、植被等噪声干扰而使结果存在边界锯齿化、建筑物整体不规整等问题.本文提出了利用符合建筑物边界轮廓的最小外接矩形最大限度地拟合建筑物轮廓的思路.首先利用深度学习和建筑物验证处理得到的建筑物信息,对建筑物边界利用垂距法进行多边形的拟合;然后对多边形的最小外接矩...     

广义点摄影测量在建筑物立面轮廓重构中的应用

采用广义点摄影测量理论对建筑物立面框架轮廓进行重构。广义点是对当代线摄影测量以及无穷远点（灭点）理论的升华。实验结果表明,采用线面基元进行立面重构相比于经典的点云重构方法,不仅简洁、高效,还能获得清晰的三维边缘轮廓,且自动化程度较高。     

基于改进Harris算法的高分辨率遥感影像建筑物角点检测研究

高分辨率影像具有空间分辨率高、光谱分辨率相对不足的特点,在多领域中具有广阔的应用前景。利用Google Earth高分辨率遥感影像作为数据源,对其红、绿、蓝通道图像,以及三通道取平均的全色通道图像进行建筑物角点检测,并根据建筑物在影像上具有几何角点的特点,对Harris算法的一阶梯度算子进行4种方向上的改进。对Google Earth的红、绿、蓝、全色4种图像进行试验,从4个检测方向上检测并累加,结果表明红色通道的图像检测效果较好。利用4种改进梯度算子进行累加的建筑物角点识别,识别正确率可到74.75%,识别效果较好。结果表明,该方法可以很好地实现高分辨率影像建筑物的角点检测,具有一定的理 论研究和实际应用价值,可为建筑物自动识别提供技术参考。     

多星形约束图割与轮廓规则化的高分遥感影像直角建筑物提取

提出了一种基于多星形约束的图割和轮廓规则化的交互式半自动提取高分影像上直角建筑物的方法。首先,通过人工在建筑物上画一条线的交互方式自动得到包含目标建筑物的影像图块;其次,利用双边滤波对该影像块进行保边去噪预处理并进行超像素分割;再次,以交互线所在的超像素为前景,以交互线所得的建筑物范围与影像块边界之间的超像素为背景,进行基于多星形约束图割方法得到建筑物图斑;最后,利用Harris算子检测图斑上的角点,并对角点分组拟合得到规则的建筑物轮廓。为验证本文方法的有效性,分别对两幅不同地区和不同空间分辨率的高分航空影像进行建筑物提取试验,结果表明,该方法不仅交互简单而且具有高效性、准确性和稳定性。     

面向对象的高分辨率遥感影像建筑物轮廓提取研究

探讨一种一般城区场景高密度建筑物的提取方法。利用"自上而下"的多尺度分割、分类方法,首先大尺度分割提取包含建筑物的区域,然后小尺度分割提取建筑物的轮廓。利用太原地区Pleiades卫星影像进行试验验证,对分类结果进行精度评价。试验结果表明,这种方法分类精度理想,适合于一般城区场景高密度建筑物信息提取,与只针对特殊城区场景建筑物的提取方法相比,具有更好的适用性。     

建筑物侧面轮廓线约束的高分辨率遥感影像建筑物高度估算方法

针对现有利用阴影长度法提取建筑物高度时存在的阴影间相互遮挡问题,提出了一种基于建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算的新方法。首先,利用RPC模型计算建筑物像点位移的方向与卫星成像角度,再将遥感影像进行旋转,使建筑物像点位移沿水平方向;然后,利用Canny算法进行轮廓检测,并构建一定长度的矩形形态学结构元素,对轮廓图像进行形态学开运算,以提取侧面轮廓线,再利用Hough变换与建筑物角点约束,对所提取的轮廓线进一步筛选;最后,根据卫星侧视成像时建筑物高度与像点位移的几何关系进行建筑物的高度估算。利用实际的高分辨率卫星影像对本文方法进行了验证,并与阴影法估算建筑物高度进行了对比。试验结果证明,利用建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算平均误差可以达到0.7 m,且实际精度优于使用阴影法进行建筑物高度估算。     

利用结构面对象的高分遥感影像建筑物变化检测

根据建筑物具有丰富的角点和规则的外观形状的特点,本文提出了依据线段信息生成建筑物变化检测基本单元——结构面对象的建筑物变化检测方法.从高分遥感影像中提取出建筑物的边缘线及屋顶外形线条,生成结构面对象并提取其在两时相影像中相应的特征信息,通过监督分类获取变化建筑区域.试验结果表明,利用结构面对象进行建筑物变化检测能较完整...     

基于图像分块和线段投票的遥感道路边缘线提取

从遥感图像中提取边缘线是一个经典的课题,不同的边缘提取算法适用于不同类型的图像。实际图像中道路的几何形状不甚规则,因受到建筑和树木遮挡导致对比度较低且噪声影响较严重,道路边缘线会发生断裂,故高分辨率遥感图像道路边缘线提取一直是一个研究热点。针对现有方法很难提取出清晰连续的道路边缘线问题,提出一种遥感图像道路边缘线提取新方法:首先通过方向模板检测边缘点,搜索出分块图像中的子线段;然后延伸子线段并进行投票,连接处于弯曲边缘线的直线段,将长度大于特定阈值的边缘线作为输出结果;最后去除毛刺和分叉,取8个方向道路的并集作为最终道路网。实验结果表明,该方法能够从高分辨率遥感图像中较好地提取带有一定曲率、对比度较低、噪声影响严重的道路边缘线。     

基于压缩感知的遥感影像弹性配准方法

针对遥感影像由于载荷类型、观测角度、地形起伏等内外部因素造成的影像局部几何畸变,而基于全局配准方法制约着影像配准精度的提高,基于像元的弹性配准方法可大幅提升遥感影像的配准精度,但是存在运算效率这一瓶颈等问题,该文利用像元弹性配准参数的稀疏性,提出一种基于压缩感知的弹性配准方法。通过对遥感影像像元梯度幅值响应较强的点进行随机抽样,形成观测样本点集,采用弹性配准局部参数解算模型求解样本点平移参数;通过压缩感知稀疏重构算法重构影像各像元平移参数。实验表明,在配准精度差异较小和一定的参数设置条件下,该方法可显著提高弹性配准运算速度。     

基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法

针对传统的建筑物提取方法精度较低和边界不完整等问题,本文提出基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。首先,采用主成分变换非监督预训练网络结构,获得待提取遥感影像特征。其次,为减少在池化过程中影像特征信息的丢失,提出自适应池化模型,通过非下采样轮廓波变换来获取影像纹理特征,并将纹理特征输入网络中参与建筑物提取。最后,将影像特征输入softmax分类器进行分类,获得建筑物提取结果。选取典型区域进行建筑物提取试验,并与典型建筑物提取方法进行对比分析,结果表明,本文提取方法精度高,并且提取建筑物的边界清晰、完整。     

基于卷积神经网络的无人机影像违章建筑检测应用

无人机航拍影像具有分辨率高、回访周期短等特点,利用无人机遥感技术手段对城市范围的建设进行动态监测,可及时、有效地发现涉嫌违法的建设活动.本文结合实际项目需求,研究通过卷积神经网络方法进行违章建筑的自动检测,替代过去靠大量人力检查的模式,目前测试区域无人机影像试验取得了较好的效果,在样本数据不足5000份的情况下,准确率...     

语义网络模型的遥感影像面向对象分类

针对目前遥感影像面向对象分类中分类模型构建方法的不足之处,文章提出了一种语义网络模型与混合控制策略相结合的方法:从地理空间认知角度出发,分析遥感影像多尺度语义结构,利用C4.5决策树进行特征选择与语义网络模型构建,采用自上而下以及自下而上的混合控制策略,实现了语义网络模型的验证及面向对象分类。实验结果表明,该方法能够自动进行特征优选与分类模型的自动构建,能够为地表覆盖分类提供知识型分类模型与方法,为类似区域、类似数据、相近时间的影像解译提供参考。     

基于进化人工免疫网络的遥感影像分类算法

人工免疫网络是受免疫网络理论的启发建立的用于数据处理的一种人工免疫系统。同时免疫系统是进化的,通过不断调节系统内细胞的数量和种类适应外界环境。提出的进化人工免疫网络借鉴免疫网络和进化的思想,是用于遥感影像分类的监督算法。算法通过一个学习过程,得到能够表示训练数据特征的网络细胞,然后利用这些网络细胞进行分类。实验表明进化人工免疫网络是遥感影像分类的有效工具。     

高分辨率遥感影像语义分割的半监督全卷积网络法

在遥感领域,利用大量的标签影像数据来监督训练全卷积网络,实现影像语义分割的方法会导致标签绘制成本昂贵,而少量标签数据的使用会导致网络性能下降。针对这一问题,本文提出了一种基于半监督全卷积网络的高分辨率遥感影像语义分割方法。通过采用一种集成预测技术,同时优化有标签样本上的标准监督分类损失及无标签数据上的非监督一致性损失,来训练端到端的语义分割网络。为验证方法的有效性,分别使用ISPRS提供的德国Vaihingen地区无人机影像数据集及国产高分一号卫星影像数据进行试验。试验结果表明,与传统方法相比,无标签数据的引入可有效提升语义分割网络的分类精度并可有效降低有标签数据过少对网络学习性能的影响。     

遥感影像变化检测样本自动抽样

在遥感影像结合矢量数据先验信息的变化检测中,需要从分割后的影像对象中抽取一定数量、具有相同类别属性的样本,其中不可避免地抽到类别属性不一致的样本,如何剔除这些样本是抽样过程中必须解决的重点问题,在目前已有的方法中,一般是通过人工目视判别完成的。样本的自动提取是实现自动变化检测的关键环节,本文提出一种变化检测样本自动抽样方法,主要包括样本的空间布设和异常样本自动检测两个环节。该方法首先利用矢量数据提取抽样图层,用抽样图层分割遥感影像,获取影像对象。其次是根据抽样区域范围、影像对象分布特征和地形特征布设变化检测样本。然后根据样本的先验类别属性构建特征空间向量,计算样本在特征空间的局部可达密度,由局部可达密度计算样本的异常度指数,并根据特征空间密度异常指数剔除异常样本,完成变化检测样本自动提取。最后以耕地、林地和居民地为例进行了抽样试验。结果表明,邻域参数k按样本布设总数的1/5—1/3取值、异常度阈值设定为80%时,可以实现异常样本0漏检率,能够准确、高效实现变化检测样本的自动提取。