基于摄影测量技术的房屋提取方法——以中国西部地区乡村为例

房屋的分布位置、面积和高度等信息对城乡规划、地震应急和减灾等方面具有非常重要的作用。利用星载或机载可见光遥感图像进行地物信息自动提取,是高效快速获取大面积房屋数据的重要手段。但是,当出现同物异谱或异物同谱现象,以及地物遮挡的影响时,基于光谱信息的传统地物分类或提取方法房屋提取精度较低。文中选取新疆维吾尔自治区琼哈拉峻村房屋和农田光谱信息相似的地区,利用小型旋翼无人机获取了在航向和旁向具有一定重叠度的可见光遥感图像。然后,基于摄影测量原理获得了研究区的数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)、数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)和数字正射影像数据,并在此基础上通过阈值分析DSM和DEM差值提取出房屋像元及其面积和高度等信息。通过与传统监督分类法对比发现,使用摄影测量方法基于高度信息的房屋提取其用户精度和制图精度分别为88.69%和97.42%,而监督分类法提取房屋的精度分别为43.23%和85.30%,说明文中提出的方法在房屋和背景信号差别较小的区域时精度更高。