影像分割與SVM分類的城市建筑物提取研究

基于航空影像的建筑物半自動提取技術(shù)研究

彩色航空影像中的建筑物陰影提取

與傳統(tǒng)的信息提取方法相比；將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到遙感影像信息提取中；可以提高結(jié)果的精度；文章以worldview-2遙感影像為例；首先利用多尺度分割選取最優(yōu)分割尺度；獲得影像對象；在基于對象的基礎(chǔ)上利用特征空間優(yōu)選工具獲得最優(yōu)特征子集；最后利用j48算法、隨機(jī)森林算法對建筑物提取的效果進(jìn)行分析；實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:j48算法在高分辨率影像建筑物提取中有更好地效果；

為了從高分辨率遙感圖像中完整提取建筑物區(qū)域,采用區(qū)域分割的原理,研究了建筑物自動檢測的方法。該方法首先利用利用k-mean分類方法將地物分為兩類:人工地物類和非人工地物類,然后利用陰影、meanshift分割信息來剔除人工地物類中干擾區(qū)域,再根據(jù)形狀分析來確定真實(shí)的建筑物區(qū)域。本文用上述方法對高分辨率航空影像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法有著較高的識別率、較好的準(zhǔn)確性和魯棒性,具有實(shí)用價值。

在無人機(jī)影像建筑物自動提取過程中；傳統(tǒng)地物分類算法其精度已無法滿足生產(chǎn)過程中的分類要求；為此；文章提出以深度學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合條件隨機(jī)場應(yīng)用于無人機(jī)影像建筑物的自動提取方法；首先利用基于殘差模塊的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像進(jìn)行特征提??；然后利用全卷積對圖像進(jìn)行反卷積；恢復(fù)圖像特征；基于初步分類結(jié)果；利用條件隨機(jī)場模型進(jìn)行邊緣細(xì)化；通過對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析；驗(yàn)證了該算法應(yīng)用于無人機(jī)影像建筑物自動提取的可行性；

研究城鎮(zhèn)建筑物的提取是遙感影像分析應(yīng)用中的一項(xiàng)重要內(nèi)容。遙感影像建筑物結(jié)構(gòu)和光譜的多樣性,使結(jié)構(gòu)、光譜等特征的建筑物提取變得極其復(fù)雜。根據(jù)遙感影像的建筑物紋理區(qū)別于其它空間對象紋理的特點(diǎn),為提高影像分辨率,提出gabor紋理塊的遙感影像對象模型方法應(yīng)用于遙感影像城鎮(zhèn)建筑物的提取。以整個城鎮(zhèn)為對象,以建筑物、道路、綠地等不同城鎮(zhèn)區(qū)域?yàn)榻M成對象的紋理塊,建立基于紋理塊的對象模型,利用模型進(jìn)行遙感影像對象的紋理標(biāo)定,最終提取出城鎮(zhèn)建筑物。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明方法克服了建筑物結(jié)構(gòu)復(fù)雜性和多樣性以及背景環(huán)境的影響,能很好地從城鎮(zhèn)遙感影像中提取建筑物。

高級星載熱輻射熱反射探測儀(aster)為對地觀測提供更高質(zhì)量的信息源。本文對福州市aster影像數(shù)據(jù)進(jìn)行了主成分分析、波段運(yùn)算和自動分類,結(jié)果表明其能較好地提取地面的人工建筑物信息。

初步測試?yán)没谥R規(guī)則的面向?qū)ο蠓诸惙椒◤母叻直媛蔵konos衛(wèi)星影像上提取建筑物,包括:融合1m全色和4m多光譜波段影像,生成1m分辨率的多光譜融合影像;分割融合影像;利用影像對象的光譜和空間特征執(zhí)行基于對象的分類。面向?qū)ο蠓诸愄崛〗Y(jié)果與傳統(tǒng)的基于像元最大似然分類結(jié)果進(jìn)行對比,表明面向?qū)ο蠓诸惙椒ǜm用于提取高分辨率遙感影像中的建筑物。

第z8卷第7期 z005年7月 計算機(jī)學(xué)報 c~inesejournalocomputers vol.z8no.7 julyz005 收稿日期z003-1z-06修改稿收到日期z005-0z-18.本課題得到國家自然科學(xué)基金6017z066國家八六三高技術(shù)研究發(fā)展計劃項(xiàng) 目基金z001aa136070資助.唐亮男1975年生博士主要研究興趣為圖像處理模式識別和計算機(jī)視覺等.e-mailtl!tsinghua. edu.cn.謝維信男教授博士生導(dǎo)師主要從事信號和圖像處理智能信息處理模糊信息處理等方面的研究.黃建軍男1971年生博 士教授主要從事智能信息處理方面的研究.謝興燦男碩士主要從事圖像處理模式識別方面的研究.劉

采用基于小面積去除方法的中值susan噪聲點(diǎn)平滑方法,結(jié)合高分辨率遙感影像,對dsm中房屋點(diǎn)的提取進(jìn)行了探討。實(shí)驗(yàn)表明,本方法能有效地從dsm中提取絕大部分建筑物點(diǎn),有助于建筑物的精確三維重建。

提出了一種遙感圖像半自動提取建筑物的方法。首先通過對建筑物邊緣進(jìn)行折線逼近和感知編組,可以得到其頂部大體結(jié)構(gòu)。然后按照"二叉樹"的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),利用"超線"對建筑物影像進(jìn)行區(qū)域分割。最后通過對分割后的區(qū)域進(jìn)行相似性的統(tǒng)計并按照"二叉樹"記錄的分割順序進(jìn)行生長合并,從而得到了屋頂?shù)倪吘?實(shí)現(xiàn)了對平頂直角建筑物的提取。該方法能夠充分利用區(qū)域的性質(zhì)進(jìn)行合并,穩(wěn)定精確地提取建筑物。

在分析ikonos衛(wèi)星圖像上建筑物陰影與實(shí)際高度關(guān)系的基礎(chǔ)上,闡述了估算城市建筑物高度的原理和方法,并在以北京市中關(guān)村、天壇公園和北海公園為例的試驗(yàn)中,較為準(zhǔn)確地得到了建筑物高度信息,從而顯示出衛(wèi)星遙感在城市園林規(guī)劃與環(huán)境數(shù)值模擬等方面應(yīng)用的巨大潛力。

在低分辨率城市航空影像中建筑群由于陰影的存在造成其灰度呈現(xiàn)明暗變化,采用基于像素級的分割方法以及閾值分割方法均不能得到好的結(jié)果。為了充分利用這種明暗變化的信息,討論了一種以圖像子塊灰度的標(biāo)準(zhǔn)差和直方圖的熵作為特征矢量,采用基于模糊c-均值(fcm)的分塊聚類方法用于建筑群的粗略分割,由于分塊有重疊,造成邊界塊的歸屬不明確,因此根據(jù)包含邊界塊的子塊的隸屬度來確定邊界塊的歸屬,從而得到了正確的邊界區(qū)域,并利用區(qū)域生長和閉合運(yùn)算對邊界進(jìn)行細(xì)化。對實(shí)際圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法是有效的。

建筑物的提取是地理數(shù)據(jù)庫更新和建設(shè)的重要內(nèi)容；利用高分辨率遙感影像進(jìn)行建筑物提取是該項(xiàng)研究的重要方向；也是遙感前沿技術(shù)研究的重要內(nèi)容；本文將相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行歸納分析；將建筑物提取方法分為3種有代表性的類型:基于對象分割的提取方法、基于建筑特征的提取方法和結(jié)合輔助信息的提取方法；綜述分析了每種類型的提取方法并總結(jié)了其優(yōu)缺點(diǎn)；展望了高分辨率遙感影像中建筑物提取的發(fā)展前景；

針對許多領(lǐng)域?qū)ㄖ镄畔⒏碌钠惹幸?提出并發(fā)展了一套完整的基于高分辨率遙感影像的建筑物二維輪廓快速提取流程。首先介紹一種利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論進(jìn)行邊緣檢測和邊緣連接的新方法,然后利用了模式識別和圖像分析領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)(區(qū)域標(biāo)識和特征量測等)進(jìn)行建筑物二維信息的提取。最后通過quickbird影像進(jìn)行了方法驗(yàn)證,試驗(yàn)證明該流程可以快速有效的提取建筑物輪廓信息。

基于航空影像建筑物個數(shù)繁多、形狀復(fù)雜,且存在較多的干擾信息,提出一種新穎的建筑物邊緣直線特征提取方法.對航空影像進(jìn)行改進(jìn)標(biāo)記分水嶺分割,并結(jié)合dsm高度信息,有效去除道路和陰影的影響.同時,對影像進(jìn)行基于多尺度自適應(yīng)加權(quán)的改進(jìn)canny算子的邊緣檢測.在每一個分割得到的建筑物初始區(qū)域內(nèi),對檢測到的邊緣點(diǎn)進(jìn)行相位編組提取直線,利用建筑物屋頂約束條件,統(tǒng)計屋頂?shù)闹鞣较?修正和規(guī)劃直線段,實(shí)現(xiàn)了建筑物邊緣直線特征快速、有效的提取.

城市內(nèi)加蓋、擴(kuò)建違法建筑物現(xiàn)象嚴(yán)重,如何快速準(zhǔn)確地獲取城市建筑物的基本情況,監(jiān)測出違法建筑物信息,成為城市規(guī)劃、建設(shè)部門的一個迫切問題;根據(jù)不同時期數(shù)字表面模型(dsm)差值比對可以獲取建筑物高度變化的原理,通過對雷達(dá)及光學(xué)衛(wèi)星影像各自特征的對比,提出了利用多源影像數(shù)據(jù),快速準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)建筑物變化信息的方法。

提出一種利用高分辨率遙感影像半自動提取建筑物邊緣的方法。先對遙感影像進(jìn)行預(yù)處理,對所有邊緣進(jìn)行邊緣檢測,然后進(jìn)行邊緣跟蹤,提取建筑物的主方向線,利用模型進(jìn)行線段關(guān)系判斷,再進(jìn)行線段關(guān)系處理、區(qū)域分割和區(qū)域生長,最后進(jìn)行區(qū)域合并提取出建筑物的輪廓。用上述方法對quickbird衛(wèi)星的高分辨率影像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該方法有較高的識別率、較好的準(zhǔn)確性,具有一定的實(shí)用價值。

aster(高級空間熱輻射熱反射探測儀)是高光譜遙感影像時代到來的標(biāo)志,高光譜遙感與一般遙感影像相比能為對地觀測提供更高質(zhì)量的信息源.以福州市的一景aster影像數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析及波段運(yùn)算,然后進(jìn)行非監(jiān)督自動分類,結(jié)果表明能較好地提取地面的人工建筑物信息.該結(jié)果可服務(wù)于城市規(guī)劃和城市環(huán)境評價中.

以往的震害預(yù)測方法往往需要調(diào)查建筑物的詳細(xì)力學(xué)特性參數(shù),這對個別社區(qū)的范圍是可行的,但對整個城市的震害預(yù)測,則需要耗費(fèi)巨大的財力、物力,因此需要研究適用于城市群體建筑物的快速震害預(yù)測方法.提出基于范例推理的建筑物震害預(yù)測方法,該方法通過建筑物震害范例的表示、索引、檢索和調(diào)整模型,并運(yùn)用access建立了建筑物震害范例庫,實(shí)現(xiàn)了基于灰色關(guān)聯(lián)分析確定屬性權(quán)重和歐式距離、曼哈頓距離、模糊相似優(yōu)先及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的4種檢索方法來預(yù)測城市未知建筑物的震害結(jié)果.該方法能夠在較少的投資和時間下,迅速給出城市的震害預(yù)測結(jié)果.最后將該方法應(yīng)用于廈門市的建筑物震害預(yù)測,結(jié)果表明該系統(tǒng)具有良好的可操作性和結(jié)果可靠性.

用航空遙感圖像評價晉城市建筑物現(xiàn)狀的方法研究

在對航空影像中的建筑物進(jìn)行識別提取時,建筑物頂部的輪廓信息是一個重要的判斷依據(jù)?；诤娇沼跋窠ㄖ飩€數(shù)繁多、形狀復(fù)雜,且存在較多的干擾信息,提出一種新穎有效的建筑物識別方法:首先,利用改進(jìn)標(biāo)記分水嶺算法提取建筑物區(qū)域。然后,對每個分割得到的建筑物區(qū)域,提取其輪廓,對輪廓進(jìn)行基于平穩(wěn)小波變換的仿射不變量計算,并構(gòu)造建筑物模型數(shù)據(jù)庫,利用相關(guān)系數(shù)實(shí)現(xiàn)了建筑物的有效識別。