Building Extraction from LIDAR Based Semantic Analysis

IntroductionThanks to a large number of applications ,suchas map updating, urban planning or land useanalysis ,extraction of artificial objects ,such asbuildings ,roads fromthei mages has been an ac-tive research field for many years . Since build-ings ar…     

结合影像的LIDAR数据三维建筑物提取

随着LIDAR技术的出现,三维建筑物的提取也受到越来越多的重视。由于LIDAR数据分布的不连续性和不规律性,直接从机载激光扫描测距数据中进行建筑物提取较为困难。本文提出了一种结合灰度影像的LIDAR数据三维建筑物提取方法,分三个步骤:首先对灰度影像进行建筑物二维提取;然后将处理后影像和LIDAR数据粗匹配,初步确定LI-DAR数据中的三维建筑物区域;最后利用一组阈值操作进行三维建筑物的精确提取。实验结果表明该方法简单实用,适应性强。     

基于阈值分割的LIDAR建筑物提取

在介绍常用的阈值分割方法的基础上,详述了基于阈值分割的LIDAR建筑物提取方法,对不同阈值分割方法的优越性与实用性进行分析。研究结果表明,阈值法是一种最简单最基本的图像分割方法。全局阈值能快速有效地分割噪声小、比较均匀的图像,动态阈值和c均值模糊阈值分割对不均匀图像能进行较好的分割,其中c均值模糊阈值分割法最佳。     

基于LIDAR数据的建筑物自动化重建

对基于LIDAR数据的建筑物重建进行研究,提出了一种自动化的建筑物重建方法。根据建筑物的边缘线通常互相垂直或平行这一特点对提取的轮廓线进行规则化。然后在屋顶三角网中随机选取种子三角形进行区域生长,将屋顶分割成不同的平面,通过平面相交得到建筑物的屋脊线。最后通过搜索离建筑物轮廓点最近的LIDAR点云,将搜索到的LIDAR点云高程值赋给该轮廓点。实验结果表明:利用该方法进行建筑物重建具有较高的精度。     

基于LIDAR数据的建筑物轮廓提取

建筑物轮廓的准确提取是建筑物三维重建中最重要的一步。本文在研究已有建筑物轮廓提取方法的基础上,针对LIDAR离散的点云数据,提出了一种自动快速提取建筑物轮廓信息的方法。首先通过点云数据生成城市的数字表面模型(DSM)和数字地面模型(DTM)相减计算得出规则化的数字表面模型(nDSM),进而将地面点和非地面点进行分类;其次,考虑到地物的几何特性,提出一种8邻域搜索的方法对非地面点点云进行分割,得到建筑物表面点云;最后运用基于梯度图的边界跟踪的方法来获取建筑物的轮廓信息。实验表明:该方法能有效地提取建筑物轮廓。     

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。     

基于LIDAR数据的建筑物提取和三维重建的研究进展

本文阐述了基于LIDAR数据提取建筑物以及对其三维重建的一般过程,着重介绍LIDAR数据中建筑物信息提取的有关算法以及进行三维重建的可行性方法.     

融合多特征改进型PSPNet模型应用于复杂场景下的建筑物提取

针对复杂场景下高分辨率遥感影像中建筑物提取精度低的问题,本文提出了一种融合多特征改进型PSPNet模型,在PSPNet网络的基础上,加入膨胀卷积模块并融合图像的浅层特征.试验结果表明,融合多特征改进型PSPNet模型的预测结果总体精度为95.90％,建筑物提取精度平均为77.77％,均高于其他模型.其在不同场景上的表现...     

遥感影像建筑物提取的卷积神经元网络与开源数据集方法

从遥感图像中自动化地检测和提取建筑物在城市规划、人口估计、地形图制作和更新等应用中具有极为重要的意义。本文提出和展示了建筑物提取的数个研究进展。由于遥感成像机理、建筑物自身、背景环境的复杂性,传统的经验设计特征的方法一直未能实现自动化,建筑物提取成为30余年尚未解决的挑战。先进的深度学习方法带来新的机遇,但目前存在两个困境:①尚缺少高精度的建筑物数据库,而数据是深度学习必不可少的"燃料";②目前国际上的方法都采用像素级的语义分割,目标级、矢量级的提取工作亟待开展。针对于此,本文进行以下工作:①与目前同类数据集相比,建立了一套目前国际上范围最大、精度最高、涵盖多种样本形式(栅格、矢量)、多类数据源(航空、卫星)的建筑物数据库(WHU building dataset),并实现开源;②提出一种基于全卷积网络的建筑物语义分割方法,与当前国际上的最新算法相比达到了领先水平;③将建筑物提取的范围从像素级的语义分割推广至目标实例分割,实现以目标(建筑物)为对象的识别和提取。通过试验,验证了WHU数据库在国际上的领先性和本文方法的先进性。     

LIDAR数据不规则建筑物的矢量化

基于LIDAR数据的建筑物边界提取可以结合其它遥感数据,也可以单纯利用点云数据.利用单纯激光数据提出一种对不规则建筑物边界判断及矢量化的方法,可以有效识别出边界线的线型,并对各种弧形进行矢量化.     

基于语义特征的堤防外坡激光脚点分割

在缺乏影像等辅助数据的情况下,本文直接利用激光雷达LiDAR点云数据,提取水系边缘,并在此基础上实现基于语义分割的堤防外坡激光点云提取方法。分两步进行边坡的提取:首先获取LiDAR数据中水体边缘轮廓线,进一步获取堤防边坡的下缘线;然后以下缘线为增长基线,通过最小二乘平面拟合,利用区域增长的方法,将边坡平面提取出来,从而获取边坡脚点。     

激光雷达点云平面拟合过滤算法

在分析激光雷达点云空间分布特征的基础上,提出了基于斜率的激光点云平面拟合过滤算法,并利用该算法对机载激光雷达点云的特征提取进行了实验研究。结果表明,此算法能有效地拟合激光点云的连续平滑的水平平面、倾斜平面和垂直平面,在DTM、建筑屋顶和垂直墙壁等特征提取中具有较好的效果。     

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。     

利用影像辅助LiDAR点云数据的建筑物提取方法研究

机载LiDAR作为一种新兴的对地观测技术,能够快速地获取地表三维信息。如何从海量LiDAR点云数据中提取建筑物是数据处理中的一项关键工作。本文结合LiDAR数据和航空影像的数据特点,提出了一种航空影像辅助的LiDAR点云建筑物提取方法,首先,采用面向对象方法从航空影像中提取建筑物的轮廓;然后,以建筑轮廓信息为参考,从LiDAR点云中提取建筑物的点云数据;最后,通过实验证明该方法的有效性与可行性。     

基于小波多分辨率方向高程限差的LiDAR数据滤波

本文在研究了小波多分辨率分析原理的基础上,将小波变换引入到机载LIDAR数据滤波中,利用金字塔分层理论实现原始DSM数据的快速组织,加快计算速度,提高滤波效率。同时在滤波阈值选择中顾及整个区域的方向高程差,使判断条件更加符合地形特点,提高滤波的准确度。本文最后利用实际的LIDAR数据进行了实验和精度分析。     

利用既有知识渐近数学形态学提取LiDAR数据中道路信息方法研究

为了避免由于内插和构网或是局限于局部分析所带来的地形失真,本文根据道路先验知识的获取只需对实验道路进行统计学分析,无论从技术上,还是仪器设备上都简单、方便、快捷;在各种LIDAR数据滤波与分类方法的基础上,提出了一种在原始离散点集中提取道路信息的基于既有知识数学形态学分类方法。实验结果显示,为探索LIDAR数据在交通工程中的应用,加快道路的信息化建设,提供了一种可供借鉴的方法。     

Building extraction from DSM acquired by airborne 3D image

Segmentation and edge regulation are studied deeply to extract buildings from DSM data produced in this paper. Building segmentation is the first step to extract buildings, and a new segmentation method-adaptive iterative segmentation considering ratio mean square-is proposed to extract the contour of buildings effectively. A sub-image (such as 50×50 pixels) of the image is processed in sequence, the average gray level and its ratio mean square are calculated first, then threshold of the sub-image is selected by using iterative threshold segmentation. The current pixel is segmented according to the threshold, the average gray level and the ratio mean square of the sub-image. The edge points of the building are grouped according to the azimuth of neighbor points, and then the optimal azimuth of the points that belong to the same group can be calculated by using line interpolation.     

面向对象的多源数据建筑物提取

建筑物是城市的重要标志之一,综合利用LiDAR数据和高分辨率遥感影像可以充分发挥不同数据源中提取建筑物的优势。本文基于面向对象分类理论,利用机载LiDAR数据和GeoEye高空间分辨率遥感影像,在多尺度分割的基础上对实验区分类并提取建筑物,进而对提取结果进行精度评价。实验表明,将LiDAR数据与高分辨率影像数据结合能够很好地提取建筑物,建筑物提取精度达89.28%。     

Building extraction from DSM acquired by airborne 3D image

1　IntroductionAutomaticbuildingextractionistheresearchfocustoobtainthree dimensional (3D)informationofcity .Therearetwomainapproachestoextractbuildingsbyremotesensing :oneisbasedonaerialphotosandtheotherisbasedonstereophotosordigitalsurfacemodels (DSM) .Man madebuildingsgenerallyhavesuchcharacteristicsaslimitedarea ,evidentandregularboundary ,heightdifferencebetweenbuildingandground ,etc .Somemethodsareproposedtoextractbuildingsbyusingremotesensingbasedonthesecharacteristics .Inthe 1 980s ,…     

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...