基于地面LiDAR点云的北川县城震害建筑物提取研究

北川县城在汶川地震后变成一片废墟,本文以北川县城扫描获取的地面激光雷达数据为实验数据,在介绍地面LiDAR点云基本特征、面向对象方法思路的基础上,将面向对象方法引入到地面LiDAR点云建筑物提取中,从而实现了震害建筑物的自动提取。通过对比分析插值生成的特征的不同,构建适合于LiDAR点云震害建筑物提取的特征规则集,基于面向对象方法对北川地震遗址地面LiDAR数据进行震害建筑物识别,对结果进行分析,震害建筑物提取总体精度达92.3%,Kappa系数为0.873,提取精度满足地震遥感应急评估的需求,为震害评估增添新的可用遥感数据源。     

基于LiDAR点云的建筑物检测方法研究

提出了一种基于三角面元的LiDAR数据建筑物检测方法.首先对点云数据构建不规则三角网,然后根据三角面元的特征信息对其进行分类,接着利用面元之间的邻接关系对其进行聚类,最后对聚类点云进行跟踪得到建筑物的轮廓.以国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的城区LiDAR点云为实验数据进行建筑物检测试验.与以点云或分割块为处理基元的检测方法相比,该方法能够更加准确地提取建筑物轮廓,正确率可达96%,完整率可达85%.     

基于语义分割的遥感影像建筑物自动提取方法

当前地理信息动态更新中遥感影像建筑物提取仍需通过人机交互实现,生产效率较低,针对该问题提出了一种基于语义分割的端对端的遥感影像建筑物提取方法.该方法将提取任务分解为编码和解码两个过程,其中编码过程负责从输入的高分辨率遥感影像中提取建筑物的抽象特征,而解码过程则基于提取到的地物特征建立特征与提取结果的映射关系,从而获得像素级的高精度提取结果.采用高分辨率航拍影像和Worldview卫星影像进行试验,与传统的建筑物提取方法进行对比.结果表明,所提方法的精确度、召回率、F1得分和交并比相对于传统提取方法均有明显提高,能够有效解决地理信息数据生产中建筑物提取的问题.     

航空影像建筑物提取方法及实验研究

本文基于笔者多年从事航空影像数据处理的相关工作经验,以航空影像建筑物提取为研究对象,采用面向对象的思路,探讨了预处理、特征选择、外形初步提取等一套流程形成的思路方法,并进行了实验,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。     

基于面特征和SIFT特征的LiDAR点云与航空影像配准

针对LiDAR数据与航空影像融合中的配准问题,提出一种将面特征与点特征相结合的配准方法,首先由LiDAR点云生成深度影像,对深度影像和航空影像提取面特征,在此基础上采用SIFT算子提取点特征,完成LiDAR点云与航空影像的配准。文中方法采取了由面特征到SIFT特征的配准策略,减少了面特征配准的数据量和SIFT算法的计算量。从ISPRS提供的数据集中选取了3组数据进行实验,实验结果表明该方法能有效减少SIFT算子的特征描述符的数量,减少寻找正确匹配点的时间,在保证配准精度的情况下提高配准的效率,适用于城市地区等包含大量面特征地区的LiDAR点云与航空影像配准。     

基于面向对象的航空影像建筑物提取技术研究

本文基于笔者多年从事航空影像数据处理的相关工作经验,以航空影像建筑物提取为研究对象,采用面向对象的思路,探讨了预处理、特征选择、外形初步提取等一套流程形成的思路方法,并进行了实验,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。     

改进的八邻域搜索提取建筑物立体特征方法

针对目前常用的八邻域搜索方法在提取具有斜面屋顶的建筑物3D特征精度不高问题,设定较小的高程差阈值,利用八邻域搜索方法提取建筑物,提高算法对建筑物的提取的正确率;利用待判断点周围4个方向的梯度差分完成对地物点云的二次提取,提高建筑物提取的完整率;用连通域内点的个数表示实际场景中的面积大小,设定合理阈值,可以剔除植被面片和其他地物面片。实验结果表明,改进后的方法明显提高了从混合点云中提取建筑物的正确率和完整率,提高了算法对坡度较大的斜面屋顶3D特征提取的适应性。     

综合不规则三角网和区域生长的建筑物提取方法

应用激光雷达探测技术(LiDAR)进行建筑物提取其效率一直是工程应用的关键,针对现有先滤波后提取建筑物一类方法效率低下的问题,提出一种综合不规则三角网和区域生长的从原始机载激光雷达数据中直接提取建筑物的方法。首先利用原始点云数据建立不规则三角网,利用三角网中突起物边缘点所在三角形的法向量、边长及高程特征,提取突起物边缘点;然后以提取出的边缘点为种子点,根据三角网连接关系进行区域生长,提取突起物点集合;最后删除集合中点数量较少的非建筑物点集,得到建筑物点集。该方法可直接从原始点云数据中提取出不同建筑物的点集,无需经过滤波操作。通过仿真实验证明该方法在保证建筑物提取准确度的情况下效率有明显提高并且具有一定的适用性。     

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.     

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.     

基于海量遥感影像数据的影像快速校正试验研究

地面控制点的选取是遥感影像处理过程中的一项基础工作,当待校正影像数据量较大时手动选点的效率较低。为提高地面控制点提取的效率,以台湾省台中市为研究区,对云端瓦片影像数据进行挖掘,测试SIFT(scale invariant feature transform)算法并用它来开展自动提取地面控制点的试验。首先,分别提取目标影像和参考影像的特征点;然后,通过特征点匹配和错误匹配剔除,计算特征匹配点相对于参考影像特征点的地理坐标;最后,生成目标图像与参考图像特征点的地面控制点文件。实验结果表明：SIFT算法能够自动提取地面控制点,且精度达99%以上,实现了用较低分辨率校正较高分辨率的影像,表明采用SIFT算法挖掘云端遥感影像特征,可以智能、快速地提取待校正遥感影像的地面控制点,对遥感影像智能化处理具有重要意义。     

基于航空影像的建筑物提取技术研究

本文基于笔者多年从事航空影像内业处理的相关工作经验,以航空影像建筑物提取技术为研究对象,论文探讨了基于航空影像的建筑物提取技术的国内外现状,给出了建筑物提取技术的路线,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升年,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义.     

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。     

基于盾构隧道环缝点云的中轴线提取方法

为了降低盾构隧道中轴线提取对原始点云预处理的要求,引入了点云特征提取方法。 首先, 以基于距离差特征的裂缝点云提取方法,识别盾构隧道管片拼接处的环缝点云;然后,以最小二乘 法对提取的环缝内散点进行环缝曲线拟合;最后,在环缝曲线的基础上提取隧道中轴线。 实验结果 表明:基于距离差特征的点云提取方法能够有效识别环缝点云,并在环缝点云的基础上拟合得到隧 道中轴线。 与传统提取方法相比,该方法更加快捷,且提取的中轴线更具有空间感。     

ASTER高光谱影像在地面人工建筑物信息提取中的应用

ASTER(高级空间热辐射热反射探测仪)是高光谱遥感影像时代到来的标志,高光谱遥感与一般遥感影像相比能为对地观测提供更高质量的信息源.以福州市的一景ASTER影像数据进行主成分分析及波段运算,然后进行非监督自动分类,结果表明能较好地提取地面的人工建筑物信息.该结果可服务于城市规划和城市环境评价中.     

基于SPOT影像的城市建筑物的识别应用

在SPOT高分辨率影像预处理的基础上,采用HIS变换法对2.5m分辨率全色影像和10m分辨率多光谱影像进行了融合处理,通过建筑物阴影提取了建筑物高程;采用正交小波变换方法提取了图像的纹理信息,将光谱信息、高程信息与纹理信息组合起来,对东莞市的高、中、低层建筑物进行了识别.结果表明,此方法对提取城市建筑物识别的精度较高.     

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.     

航测建筑物提取关键技术探讨

本文基于笔者多年从事航测数据处理的相关工作经验,以航空影像建筑物提取为研究对象,采用面向对象的思路,探讨了预处理．特征选择,外形初步提取等一套流程形成的思路方法。并进行了实验,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。     

基于震后高分辨率卫星遥感影像的建筑物瓦砾快速提取方法

利用震后高分辨率卫星遥感影像提取建筑物损毁空间分布和破坏程度信息,对于地震灾情评估具有重要作用.本文以2010年海地地震巨灾为例,选用震后高分辨率卫星遥感影像Geoeye-1为数据源,在分析建筑物瓦砾可分离性的基础之上,利用监督分类方法提取损毁建筑物的瓦砾.结果表明,在震后高分辨率卫星遥感影像中,瓦砾是建筑物损毁的明显震害标志;瓦砾的生产者精度为87.23%,大于总体分类精度63.14%;瓦砾的Kappa系数为0.62,高于总体Kappa系数0.54.研究表明,基于瓦砾纹理特征的遥感信息提取方法能够从震后复杂的城市地物类型中识别出大部分瓦砾,该方法得到的结果可以应用于地震灾情应急评估,辅助应急救援等.     

基于向量角度差和拟合曲线融合的建筑物点云提取方法

为了提升城市建筑物提取完整度并消除植物的影响,提出一种向量角度差和拟合曲线融合的建筑物提取方法。该方法以扫描线为研究对象,通过计算相邻方向向量角度差提取平面屋顶;利用曲线拟合计算同一扫描线内数据点的残差值,基于多数抽样样本建立残差阈值进而提取曲面屋顶;最后,通过细化后处理完成建筑物提取。选取典型城市实验区数据集,并与成熟的不规则三角网法(triangulated irregular network,TIN)进行对照实验。结果表明:所提方法能够更有效地提取曲面建筑以及抑制植物的影响,测区总体精度和kappa系数分别为98.96%和0.9148,优于TIN算法。该方法具有运算简单,稳定性高等特点,为有效解决曲率复杂和具有高差突变性的建筑物屋顶提取问题提供了思路。