利用高分辨率航空影像阴影提取城市建筑物高度信息

建筑物三维景观模型的建立是城市三维景观重建的关键,建筑物三维景观模型受建筑物的几何外形特征、高度及纹理等重要因素的影响。该文主要阐述规则建筑物的原理与算法,利用高分辨率航空影像图,结合分割技术、分类技术和优化技术,推算影像上建筑物阴影的长度,进而提取建筑物的高度。建筑物纹理信息通过影像信息或者摄影方式获取,为建筑三维景观图增加真实感和可视性。     

利用高分辨率遥感图像提取建筑物阴影信息初探

首先对上海市中心城区遥感影像建库，把众多的遥感影像数据组织起来，以方便管理和使用．在此基础上，利用GIS和RS技术，对遥感数据解译处理，提取建筑物阴影信息，从而为估算建筑物高度值作准备．     

遥感影像提取建筑物高度的方法

基于高分辨率民用遥感影像及相应地区的数字地形图,利用ENVI软件和ARCGIS软件中的各个模块和有效的分类方法,通过对建筑物阴影的计算从而得到城市建筑物高度.实践证明此方法工作量小、流程简单,并且基本能满足城市制定相关防灾减灾规划的参考需求,具有实际应用价值.     

基于改进U-Net模型的高分辨率遥感影像中城市建筑物的提取

针对高分辨率遥感影像中城市建筑物周围环境复杂多样,易被阴影遮挡,难以精细化提取的问题,提出一种改进的U-Net网络用于图像中的城市建筑物提取.该网络在标准U-Net网络的编码器末端嵌入双重注意力模块,可以通过捕获全局建筑物信息和长通道建筑物信息,实现建筑物特征的增强.在交叉熵损失函数的基础上加入Lovász损失函数,构成的复合损失函数增强了对建筑物提取结果的约束能力,进一步提高了模型的鲁棒性.将该模型在美国马萨诸塞州数据集上进行验证,提取建筑物的F1-score为87.83%.结果表明,本方法对高分辨率遥感影像中周围环境复杂多样、被阴影遮挡的城市建筑物具有较强的提取能力.     

IKONOS图象的城市土地利用信息提取方法研究

目前，高分辨率遥感图象正愈来愈多地应用于土地与水资源的监测和管理，其中，IKONOS图象数据因其具有较高的空间分辨率和人机交互的解译效果．在省市土地利用信息获取及在城市研究中更具有广阔的应用前景．以南京幅的IKONOS图象数据为基础．以城乡接合部的不同试验区为对象，着重讨论了高分辨率遥感图象城市土地利用信息的提取与分类方法其主要思想是先应用常用的多光谱分类算法对试验区的土地利用现状进行初始的类别划分，然后采用Majority Filtering技术获取图象的上下信息，并给你根据地物的形状特征和空间关系对初始分类结果进行校正与调整．研究结果表明，当初始的类别划分能满足一定精度时，采用本所提出的方法能进一步改善高分辨率图象城市土地利用信息的分类效果．     

基于区域分割的彩色航空影像建筑物自动检测

为了从高分辨率遥感图像中完整提取建筑物区域,采用区域分割的原理,研究了建筑物自动检测的方法。该方法首先利用利用K-Mean分类方法将地物分为两类:人工地物类和非人工地物类,然后利用阴影、Mean Shift分割信息来剔除人工地物类中干扰区域,再根据形状分析来确定真实的建筑物区域。本文用上述方法对高分辨率航空影像进行了实验,实验结果证明了该方法有着较高的识别率、较好的准确性和鲁棒性,具有实用价值。     

高分辨率航空DMC影像阴影区植被提取的研究与应用

采用昆明2005年8至11月的1∶1000高分辨率航空DMC数字影像图对昆明市二环以内城市阴影区域绿色植被信息进行提取.利用归一化植被指数NDVI与NC IVI航空植被指数将明显植被区域信息提取出来,并将原图中明显植被区域割去;对切割后影像图利用掩模提取其中阴影部分并基于bayesian监督分类对阴影区植被进行分类提取.提取信息类型为明显植被、非阴影区、阴影区和阴影区植被.     

基于纹理特征的高分辨率合成孔径雷达影像单体建筑物震害信息识别

获取震后建筑物震害信息有利于开展人员救援和灾后重建工作。由于高分辨率合成孔径雷达（SAR）数据少有震前数据存档,利用震后单时相高分辨率SAR数据评估建筑物震害成为研究热点,但利用高分辨率SAR数据对单体建筑物的研究却很少。本文以北川老县城震后0.24mTerraSAR-X聚束模式（ST）数据为数据源,经多视处理后提取建筑物纹理特征,对比分析不同视数大小和纹理计算窗口大小对建筑物震害识别影响,确定最佳纹理计算窗口大小和视数大小。结合震前光学数据,获得SAR单体建筑物轮廓图,随机选取建筑物轮廓样本作为训练样本,引入支持向量机（SVM）和随机森林（RF）分类器识别建筑物震害信息。结果表明,基于纹理特征的SVM、RF方法能有效地识别高分辨SAR影像单体建筑物震害信息,SVM识别精度可达到88.24%,RF识别精度可达到92.47%。可见基于高分辨率SAR数据的纹理特征识别建筑物震害方法稳定有效,可为灾后应急、灾害评估和灾后重建工作提供可靠信息支撑。     

Quickbird遥感影像提取建筑物阴影信息的方法改进

在分析Quickbird遥感卫星图像上多出建筑物阴影与其真实高度的对比关系中,进行了城市建筑物高度信心提取方法的进一步的精确和改进,并且以曹妃甸典型建筑物高度信息提取为例,更加精确地提取出建筑物的阴影和高度信息,从而体现出遥感卫星图像在城市规划中越来越重要的作用.     

基于对象的百里峡景区入口处景观建筑信息的解译

景观建筑作为风景名胜区中的重要要素，对其色调、形状、体量等信息的把控极为重要.以百里峡景区入口处景观建筑为研究对象，借助GF-2号遥感影像，采用基于对象的规则分类法对其进行解译，借助ArcGIS平台优化建筑边界，计算其长度和宽度，利用太阳高度角、卫星方位角和阴影长度计算得到建筑物高度信息.通过实地测量得到建筑物实际长、宽、高信息，利用计算值与实测值之差的绝对值与实测值的百分比计算得到各个景观建筑的百分比误差.结果表明，长度、宽度和高度的误差为0.79%～17.14%,解译精度均在80%以上，其精度基本能够满足风景资源调查评价和风景区规划的实际需求.     

基于卫星遥感的输电沿线建筑物变化检测

准确、快速的实现建筑物变化检测对识别输电沿线隐患区具有重要的意义。随着卫星遥感技术的不断发展和进步，基于高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测已成为研究热点。本文提出了一种融合阴影、建筑物指数、纹理、形状等特征的高斯概率模型实现像元级的建筑物初提取，在此基础上，结合多尺度分割结果实现对象级的建筑物变化检测，最后，将前后两时相对象级的建筑物提取结果进行空间叠加分析，并将叠加结果划分为建筑物新增、建筑物拆迁和建筑物改建三类。本文在研究区和验证区分别采用不同分辨率的遥感影像进行实验和验证，结果表明，该方法在不同尺度和影像分辨率下的建筑物变化检测均取得了实际效果和检测精度，可为输电沿线建筑物变化检测提供良好的技术支持。     

南极地区Landsat8卫星影像的阴影检测方法

阴影在光学遥感影像中普遍存在,会对后续一系列图像信息提取等过程产生影响.在南极地区,由于其特殊的地理位置和环境,光学遥感影像中存在的阴影不可忽视.本研究在已有的阴影检测方法的基础上,根据Landsat8卫星数据的特点构建了一个新的阴影检测方法:首先对所有数据进行反射率转换处理,利用南极地区成像时的阴影在各波段的反射率特征,选取第1波段Coastal/Aerosol(0.43~0.45μm)和第5波段NIR(0.85~0.88μm)建立了能够有效识别阴影的阴影检测指数R51,并选取不同地物的训练样本进行统计分析,根据阈值提取法提取阴影为二值化图像,并从影像中剔除少量易与阴影混淆的冰面融池.通过选取南极不同地区的影像进行精度评价,发现该方法针对Landsat8数据在南极地区的阴影检测具有较高的提取精度和较好的普适性.本文利用阴影检测方法对收集的覆盖南极地区的1127景Landsat8影像进行阴影提取与统计、分布特征分析,最终提取阴影面积约15000km2,主要分布于裸岩山体集中区和大 型冰川所在地.      

彩色航空影像中的建筑物阴影提取

在彩色航空影像中，建筑物阴影能提供大量关于建筑物形状、位置等相关信息。提出了一种基于特性的自动提取建筑物阴影的方法，以获取彩色航空影像中建筑物阴影的形状信息。利用可分离亮度和色调的颜色模型（包括HSV、YIQ、YCbCr颜色模型）提取彩色航空影像中的建筑物阴影，并利用数学形态学处理阴影分割图像。试验结果表明该方法是行之有效的。     

基于彩色模型的遥感影像阴影检测

依据遥感影像阴影的属性,提出一种基于彩色模型的遥感影像阴影检测方法,以提高阴影检测精度。阴影检测过程中,首先将影像转换到HSV空间。根据阴影区域高色调值、低亮度值和高饱和度的特性,定义M=(S-V)/(H+S+V)。利用光谱比技术和中值滤波,得到初步的阴影区域。其次依据散射理论对蓝光的影响,以及彩色不变特征,提出结合C1C2C3空间的C3分量和RGB空间的B分量进行双阈值阴影检测。为降低阈值选择的主观性,提出将上述两种方法进行与运算,并结合小区域去除和数学形态学处理,进行阴影提取。最后对多幅带有阴影的遥感影像进行实验。结果表明所提出的方法明显优于传统的直方图阈值法和同态滤波检测法,克服了阈值选择的主观性,提高了阴影检测精度。     

一种基于Gabor小波和颜色参数模型的阴影检测算法

本文提出了一种基于Gabor小波纹理特征分析和阴影参数模型颜色分析的阴影检测算法.首先,建立背景的混合高斯分布模型,通过对特定帧的颜色分析建立阴影参数模型.对图像序列中的每一帧,首先通过差分法提取出前景区域,然后通过Gabor小波滤波的方法,对背景和前景图中的相同小区域进行纹理特征分析,比较特征向量的距离,以判断潜在的阴影点.然后,通过阴影参数模型对这些潜在的阴影点进行颜色分析,并通过连通区域标记,形态学运算,FPR(去除假阴影)分析等方法,找出真正的阴影区域.实验结果表明,本算法具有较高的阴影检测率和物体检测率,可以满足实时检测的需要.     

基于虚拟现实技术的阴影算法理论研究

阴影的生成在体现虚拟现实环境的真实感程度方面至关重要,阴影生成算法的重点是在保证实时的帧率,或是生成高质量的阴影以及半阴影效果这两个不同的方面.本文主要概述了一些阴影生成的算法,在对各种算法全面概括的基础上,讨论了不同算法的优点、局限以及差别.通过对各种算法进行比较,可以发现不同的算法在实时性和正确性之间做出了适当的选择.     

基于梯度特征的高分辨率卫星遥感影像阴影检测

以高分辨率卫星遥感全色影像为数据源,根据阴影区在影像上的灰度与梯度特征,研究了它与水系、建筑物、绿地、道路等地物类型的区别,描述了阴影边界与太阳方位角的关系,并在此基础上针对实验数据提取阴影区.结果表明,所采用的方法能有效地识别影像中的阴影.     

蒸发波导环境下雷达电磁盲区的分布特征

蒸发波导是近海面大气环境中出现概率最高的一种大气波导,利用蒸发波导可以实现雷达超视距探测.然而,由于蒸发波导的存在,雷达的电磁盲区也会发生不同的变化,从而对岸基、舰船雷达的探测性能产生极大的影响.基于射线追踪技术,构建了电磁波传播路径的微分计算方法,并对蒸发波导环境中的岸基、舰船雷达电磁盲区随雷达天线高度变化特征进行了...