单张建筑物影像真立面纠正方法探讨

建筑物立面影像的获取是数字城市三维建模中的重要工作。介绍了单张建筑物影像立面纠正方法,并针对建筑物表面存在投影差影响模型精度的问题提出了一种投影差修正方法,获取类似真正射影像的真立面影像。处理之后的影像依照最少的野外控制获取比例尺,即可映射到给定的大比例尺数字城市模型上,并且可以在一定精度的模型上直接测量。     

利用像素高度图的三维建筑物屋顶和立面提取方法

针对三维建筑物屋顶和立面目标的自动提取难题,提出了一种利用倾斜影像生成的像素高度图来识别和提取三维建筑物目标的方法,根据高度图的梯度特征提取垂直立面目标,根据高度图的最大熵阈值特征提取屋顶目标。采用多角度面阵数字航空相机获取的倾斜影像数据进行实验,验证了本文方法的正确性与有效性。     

参考地理数据的大比例尺影像无控定位

针对传统摄影测量影像定位通过人工方式获取控制点导致的效率低、费用高等问题,本文提出了一种参考地理数据的大比例尺影像无控定位方法。首先利用经典SIFT算法从参考地理数据（DEM和DOM）提取带有控制信息的特征点;然后将通过POS获取的DSM配准到DEM地理坐标上,并利用形态学滤波对DSM进行处理,以提取并剔除建筑物、树木等高程剧烈变化区域的匹配点,降低校正误差;最后进行影像校正和定位。试验结果表明,本文方法能够满足大比例尺航空影像生产定位精度要求,具有高效生产、节约资源等优势。     

基于基尼系数的倾斜航空影像中建筑物立面损毁检测

针对已分割出的建筑物立面,提出了以基尼系数作为损毁指数对倾斜航空影像中建筑物立面损毁检测的方法。该方法首先通过改进的k-means算法分割出建筑物立面的门窗和墙面,然后利用Canny算法对分割影像进行边缘检测提取统计特征,最后利用经济学中的基尼系数来判断建筑物立面是否损毁。实验结果表明,本文方法在没有先验信息的情况下仅利用单时相倾斜航空影像就能简单高效地判定建筑物立面损毁。     

利用3维DLG数据获取建筑物高度的方法

建筑物高度获取是城市3维模型构建需要解决的一个主要问题,本文提出了利用城市大比例尺3维DLG数据获取建筑物高度的方法。该方法能够实现大范围建筑物高度的批量求算,解决了建筑物顶部不同结构高度获取难的问题。利用该方法获取的建筑物高度精度高,满足了城市建筑物3维精细建模的需要。     

倾斜摄影技术在丘陵山区大比例尺测图中的应用

针对丘陵山区大比例尺测图应用的需求,本文探讨了如何通过倾斜摄影的技术方法获取高精度的影像模型.首先通过分析航线布设方法、控制点布设采集要点、空三数据处理关键点等,获取满足丘陵山区大比例尺测图应用的数据模型,基于数据模型获取大比例尺地形图数据;然后通过与实地测量数据进行精度对比分析获取试验结果,结果表明倾斜摄影技术不但能...     

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。     

基于摄影测量匹配点云估算建筑表面太阳辐照度

针对现有建筑物太阳辐照度评估方法难以同时兼顾建筑屋顶和立面,激光点云数据成本较高,不适合计算大范围、高密度获取建筑表面点云问题。本文提出了一种基于倾斜影像密集匹配点云进行建筑物表面太阳辐照度一体化评估方法。该方法通过无人机倾斜影像获取感兴趣区域的建筑物三维模型,结合阴影仿真算法和简化后的太阳辐射模型,对建筑物表面进行阴影仿真和太阳辐照度计算。经对比试验验证,本文方法能够准确计算建筑表面太阳辐照度,有效拓展了倾斜摄影测量的应用范围,为协助建筑师设计建筑表面和最大化利用建筑表面太阳能提供了可靠的数据支撑。     

高分辨率遥感影像建筑容积率提取方法研究

提出了一种基于建筑物阴影的高分辨率卫星遥感影像建筑物容积率提取方法。首先利用高分辨率遥感影像提取城市大范围建成区建筑物阴影,再通过阴影矢量化、阴影坐标转换,将大比例尺的卫星分幅图进行自动拼接,最终根据阴影与建筑物面积关系回归分析、建筑物朝向分析等进行建筑容积率的计算和半自动提取。对上海中心城区的建筑容积率的提取实验验证了所提方法的有效性。     

倾斜影像中提取高精度DEM的方法研究

针对传统航空影像获取的DSM在立面及局部地面、建筑物屋顶空间信息的不足,获取高精度DEM较为困难的问题,提出了基于倾斜影像提取高精度DEM的方法。首先对倾斜影像获取的点云DSM结构进行分析,得出了DSM具有几何约束特点,能够在城区很好地区分地面点和地物点;然后指出对DSM滤波处理是获取高精度数字高程模型（DEM）的关键技术,提出了基于法向量差值区域生长分割TIN的滤波方法;最后选取吉林省敦化市的倾斜影像数据进行了滤波试验和算法验证。试验结果表明,该方法能够快速、有效地滤除不同尺寸的建筑物、植被和其他地物,获取高精度DEM。     

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。     

建筑物立面测量方法的研究与实践

立面图是市容环境改造和建筑物改（扩）建工程设计和施工的依据,其投影面是与立面平行的铅垂面,但常见成图软件的投影面是水平面,因此无法直接用于立面图测绘。本文通过研究立面测量的原理,提出了基于全站仪和常见成图软件的建筑物立面测量方法,并结合工程案例阐述了立面测量的作业流程及数据处理过程。给出了解决立面测量项目常见问题的办法。     

基于小波分解的星载SAR图像纹理信息提取

论述利用小波变换提取合成孔径雷达（SAR）图像的多尺度纹理信息，借助Daubechies3正交小波，对图像进行小波分解，将小波变换各个频带输出的l1范数作为纹理特征值。选取徐州市区局部的Radarsat卫星SAR图像，提取出纹理图像，实验证明，该纹理提取方法能有效地提取出面目标的纹理信息。     

基于Landsat7 ETM+全色数据纹理和结构信息复合的城市建筑信息提取

提出了利用主成分分析方法有效地复合纹理和结构信息，从Landsat7 ETM^*全色数据中直接提取区域尺度的城市建筑信息的新方法，并在此基础上评估了Landsat7 ETM^ 全色数据和SPOT全色数据在城市建筑信息提取上的相互替代性。     

一种改进的无人机影像拼接粗差剔除算法

利用无人机技术可以获取高分辨率影像。为了获取高精度的变换矩阵,提高影像匹配效率,本文对RANSAC算法进行了改进,加入影像的灰度信息进行约束,进一步剔除匹配粗差,最后采用均方根误差进行质量评判。为了验证算法的可靠性,选取一组山区影像和一组具有旋转偏角的建筑物影像进行验证。验证结果表明,匹配点粗差剔除率分别提高了15.15%和23.22%,本文算法的均方根误差较小,精度有显著的提高。     

基于小波变换多分辨率分析特性的遥感影像动态重构的金字塔模型

本文针对高分辨率遥感影像在网络传输与发布中的大数据量问题,在分析传统影像金字塔构建方法的基础上,利用小波变换的多分辨率分析特性引入了一种基于影像动态构建的金字塔模型。该方法在客户端利用小波逆变换动态合成各种分辨率级别的影像,与传统方法相比解决了没有利用金字塔各个层次数据之间的相关性带来的约1/3数据增量问题,而且在网络应用中可以形成一种分辨率递增的流式数据传输模式,非常适合遥感数据的网络发布。基于该模型进行了系统实验,实验结果表明该方法与传统方法相比响应效率明显提高。证明了该模型在遥感数据存储和传输方面的可行性与优越性。     

基于二维直接线性变换的数字相机畸变模型的建立

提出并论证了基于二维直接线性变换的畸变的校正方法。本方法特别适用于各类固态摄像机(CCD、CID、PSD)的畸变模型的建立，以补偿各类像点系统误差。     

基于K-L变换的多光谱遥感图像检索方法研究

在遥感图像检索中,光谱特征的应用最为广泛。本文研究了基于光谱特征进行遥感图像检索的方法。针对目前应用越来越广泛的多光谱、高光谱遥感图像波段多的特点,提出了基于K-L变换的检索方法,将多维图像降维处理,在此基础上提取遥感图像的光谱特征,通过检索图像与目标图像的光谱特征对比实现多光谱遥感图像的检索,并通过实验验证了本文方法的有效性。     

基于小波纹理信息的星载SAR图像与TM图像的数据融合

遥感图像的数据融合是当前遥感界研究的热点问题之一。论述利用小波变换提取合成孔径雷达（SAR）图像的多尺度纹理信息，基于小波纹理信息将SAR图像与TM图像进行融合。选取徐州市南郊风景区的Radarsat卫星SAR图像和TM图像进行试验研究，并与颜色变换法融合图像进行对比分析，结果表明，无论是目视解译还是定量分析，该融合方法与颜色变换法相比，将获得更理想的高空间分辨率多光谱的融合图像。     

城区机载LiDAR数据与航空影像的自动配准

为解决机载LiDAR数据与航空影像集成应用中二者的配准问题,提出了一种机载LiDAR数据与航空影像配准的方法。首先,直接在LiDAR点云中提取建筑物3维轮廓线,通过将轮廓线规则化得到由两条相互垂直的直线段组成的建筑物角特征,并在航空影像上提取直线特征;然后,根据影像初始外方位元素将建筑物角特征投影到航空影像上,并采用一定的相似性测度在影像上寻找同名的影像角特征;最后,将角特征的角点当作控制点,利用传统的摄影测量光束法区域网平差解求影像新的外方位元素。解算过程中采用循环迭代策略。本方法的主要特点是,直接从LiDAR点云中提取线特征,避免了常规方法从距离图(或强度图)中提取线特征所产生的内插误差。通过与现有基于点云强度图的配准方法的对比实验表明,在低精度初始外方位元素的辅助下,本文方法能够达到较高的配准精度。