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。     

基于模板匹配的航片框标定位法

针对数字化航空影像提出了一种新的基于影像匹配的框标定位方法。先通过内边缘检测搜索框标所在的匹配窗口,然后采用模板匹配的方式确定框标的概略位置,再依据所有的框标概略位置整体确定模板图像的旋转参数,进而对各框标进行精确的匹配定位。为简化算法,还提出了一种基于数学形态学的框标模板构建方法。实验证明,本算法自动化程度高、稳定、快速。     

基于自适应和多尺度数学形态学的点云数据滤波方法

数学形态学滤波是从激光雷达(LIDAR)点云数据中识别地面点、创建数字高程模型的一种重要方法.在分析现有滤波方法的优劣性以及数学形态学滤波方法存在的问题的基础上,提出一种改进的、多尺度的、具有一定自适应性的数学形态学滤波算法.该方法通过构建一个粗糙的地面不规则三角网(TIN)来确定实验区域的地形特征,从而选择恰当的地形坡度参数,用于多尺度数学形态学滤波中高差闻值的计算.将每次迭代前后高差小于阈值的点划分为地面点,同时保留地面点的高程值用于下次的迭代计算.实验结果表明该方法能够有效识别地面点和地物点,并且保留地形的细节信息.     

基于形态学与区域生长的机载LiDAR点云数据滤波

针对形态学滤波存在的地形过度腐蚀以及区域生长滤波需要大量地面种子点的问题,提出一种点云数据由粗到精的两级滤波策略。对机载LiDAR点云数据进行多尺度形态学滤波得到粗略DEM("粗滤波"),由此可提供大量的地面种子点用于区域生长,进而得到精细DEM("精滤波")。利用ISPRS提供的滤波数据进行测试,结果表明,该滤波算法对地形适应性较强,可有效保证地形特征,具有更好的稳健性。     

基于QuickBird影像的城市高大地物阴影检测方法

针对利用高分辨率遥感影像检测阴影时受水体和偏蓝色地物影像的影响问题,提出了一种主成分变换和多波段运算相结合的阴影检测方法。首先,统计、分析了Quick Bird影像中阴影、水体及建筑物等典型地物的光谱特征;然后,基于主成分变换和多波段运算相结合的方法识别阴影区域和非阴影区域,并利用多峰直方图阈值算法对阴影进行自动检测;最后,利用形态学滤波算法对检测结果进行后处理。实验结果表明,该方法对Quick Bird影像中的阴影提取具有较高的精度、效率和普适性。     

基于资源三号影像的建筑物高度信息提取方法

建筑物高度信息的获取是高分辨率遥感影像信息提取研究中的热点问题之一。该文提出了一套结合面向对象分类方法的建筑物高度反演技术方法。首先,利用建筑物和阴影的形态学指数,通过面向对象分类方法提取建筑物轮廓和阴影信息;然后,采用相交线平均法计算阴影长度;最后,根据阴影长度和建筑物高度的几何关系模型计算建筑物高度。采用西安市的国产资源三号(ZY-3)卫星遥感数据进行提取试验,通过171栋建筑物的实际测量高度对结果进行验证,获得了91.23%的总体精度,显示出该方法在建筑物高度信息提取研究方面具有一定的现实意义。     

基于高通滤波的高分辨率遥感影像城市道路提取

本文根据高分辨率遥感影像城市道路与房屋等建筑物在空间域中光谱特征差异很小,而在频率域中区别很大的特点,提出一种基于频率域的道路提取方法.在图像频率域中利用Butterworth高通滤波器对图像进行锐化增强处理,突出道路的边缘信息,将道路与建筑物初步区分开来;再对增强后的图像二值化,通过形态变换等方法对图像中的建筑物进行...     

一种基于形态学的激光雷达数据滤波算法的改进

机载激光雷达是DEM生产的重要技术手段之一.为了获取高分辨率的DEM,首先要将建筑物、车辆、植被等非地面点去除,这一过程称为滤波.本文在现有算法的基础上提出一种改进的形态学滤波算法.该算法逐步增大滤波窗口尺寸,并采用自适应的高差阈值,较好地保留了地形拓扑信息.试验采用ISPRS提供的参考数据进行测试分析,该数据代表典型...     

机载激光扫描数据分割的三维数学形态学模型

机载激光扫描点云的三维数字图像表达模型将二维形态学运算推广至三维,给出基于三维数字图像的膨胀和腐蚀运算方法。针对点云三维数字图像,提出基于三维数学形态学和聚类分析的分割方法。将点云三维数字图像进行膨胀和聚类分析,依据聚类结果得到点云的分割结果。讨论了本方法两个参数与点云分辨率、地物间隔之间的关系。选用两套实例数据进行实验,并将第一套数据计算结果与Mean Shift算法、渐进三角网加密算法进行比较,从分割评价因子、精度、计算效率等方面分析本文方法与其他两种方法的优劣,最后分析了本文方法的稳定性。     

高分辨率SAR与光学遥感影像中道路提取方法的研究

高分辨率影像能够提供丰富的地表细节信息,从高分辨率遥感影像中进行高精度的道路提取是目前遥感信息处理的研究热点。分别以高分辨光学IKONOS影像和COSMO-Skymed SAR影像为数据源,对北京市某区域进行了道路信息自动提取方法的研究。高分辨率光学影像中采用最大似然分类进行道路信息提取,在SAR影像中则采用Otsu阈...