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一种改进顶帽变换与LBP高程纹理的城区建筑物提取算法 总被引：1，自引：1，他引：0
利用LiDAR数据的建筑物提取存在植被点与建筑物点难以区分的问题,利用航空影像进行城区建筑物提取则无法有效剔除阴影区域植被。本文融合LiDAR和航空影像两种数据源,提出了改进顶帽变换及局部二进制模式(LBP)高程纹理分析的建筑物提取算法。首先将LiDAR数据进行规则格网化,通过改进顶帽变换提取地面数据点,然后根据航空影像计算归一化差值植被指数(NDVI)值进行植被粗提取,计算LBP高程纹理,精细区分植被点与建筑物点,最后利用形态学操作填充建筑物孔洞,以检测出的建筑物点为种子点进行区域生长,得到完整的建筑物点集合。试验基于ISPRS提供的Vaihingen数据集中复杂多植被城区场景,试验结果表明,本文算法能够有效区分植被与建筑物,实现建筑物准确提取。 相似文献
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资源三号影像中城市高大地物阴影检测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对遥感影像处理中阴影检测和信息补偿不准确的问题,该文在研究已有阴影检测算法的基础上,结合资源三号(ZY-3)影像数据的特性,构建了阴影检测方法:首先对原始图像分别做差值运算和主成分变换,并利用多峰阈值自动提取算法检测出阴影区域;其次将差值运算提取的粗阴影区域与主成分变换提取的阴影区域做并运算生成一个新的阴影区域;然后判断影像中是否含有水体,如果含有水体则利用多峰阈值自动提取算法检测出水体并与新合并的阴影区域影像做布尔运算得到完整的阴影区域,反之则新合并的区域即为完整的阴影区域。实验结果表明该方法针对ZY-3具有较好的普适性、较高的提取精度和提取效率。 相似文献
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刘辉 《武汉大学学报(信息科学版)》2014,(10)
针对城市建筑物阴影检测提取容积率的过程复杂、检测不稳定等缺陷,引入PCA方法与HSI模型予以解决。通过对高分辨率遥感影像阴影区域信息的区分与提取,得到建筑物阴影区域,从而拟合计算街区建筑容积率。选取福州市主城区作为研究区域,采用上述方法进行建筑物阴影与容积率提取,并进行对比验证。结果表明,由PCA和HSI模型得到的改进阴影指数SI在容积率提取上的精度更高,应用更可靠。 相似文献
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高分辨率遥感影像建筑容积率提取方法研究 总被引：11，自引：0，他引：11
提出了一种基于建筑物阴影的高分辨率卫星遥感影像建筑物容积率提取方法。首先利用高分辨率遥感影像提取城市大范围建成区建筑物阴影,再通过阴影矢量化、阴影坐标转换,将大比例尺的卫星分幅图进行自动拼接,最终根据阴影与建筑物面积关系回归分析、建筑物朝向分析等进行建筑容积率的计算和半自动提取。对上海中心城区的建筑容积率的提取实验验证了所提方法的有效性。 相似文献
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《测绘科学》2020,(8)
针对现有方法提取阴影效率慢,提取不完整,估算过程未能实现半自动化甚至自动化的问题,该文基于高分二号影像,提出一种将K-means图像分割算法与阴影后处理结合一体应用在建筑物阴影提取的方法:首先,选择建筑物间隔稀疏,结构规则的城郊区域,利用K-means图像分割获取建筑物阴影、建筑物2类以提取建筑物阴影;其次,通过形态学算法、Canny边缘检测等对阴影后期处理,去除小区域及孔洞填充,边缘信息检测,获取最终建筑物阴影;最后,根据太阳、卫星、建筑物以及阴影长度之间几何关系计算建筑物高度。考虑研究区域户型,每层楼高以2.8 m量测建筑物实际高度作为验证,实验结果表明:利用K-means图像分割能有效提取出阴影区域,与后期阴影优化策略结合,大幅度改善了阴影区域的完整性,获取建筑物高度信息自动化程度得到提高。 相似文献
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针对常规拼接线检测算法在城市区域影像镶嵌时容易出现拼接线穿越建筑物从而破坏地物完整性的问题,提出了一种影像高程同步模型(OESM)辅助的拼接线自动检测算法。该算法首先通过对OESM模型规格化处理标识正射影像中的地物目标;然后在非地物目标区利用改进贪婪蛇算法检测拼接线。通过对建筑物密集分布的城市区域影像进行拼接线检测实验表明,该算法是一种理想的拼接线检测算法。 相似文献
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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。 相似文献
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多尺度SLIC-GMRF与FCNSVM联合的高分影像建筑物提取 总被引：1，自引：1，他引：0
遥感影像建筑物提取具有重要的应用价值。然而,高分辨率遥感影像中细节信息繁多、特征复杂,增加了建筑物提取难度。针对这一问题,本文提出一种基于多尺度SLIC-GMRF和FCNSVM的建筑物提取方法,一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物提取能力。首先,利用多尺度SLIC-GMRF分割算法确定初始建筑物区域,然后,充分利用FCN神经网络在语义分割中的优势抽取建筑物特征,最后,结合提取出的建筑物特征训练SVM分类器细化建筑物提取结果,通过3种控制实验,两种对比方法得出以下结论:SLIC分割算法影响初始分割结果;SVM分类器影响建筑物细部提取;FCN特征影响SVM分类器性能。对于特征清晰、遮挡干扰较少的研究区,本文方法能够较好提取影像中的建筑物,查准率、查全率、质量指标均优于对比方法,对建筑物复杂分布的研究区同样能够取得较好的提取效果。 相似文献
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基于空间约束的神经网络影像匹配 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种可充分利用影像灰度信息和特征信息的基于视差变权空间连续性约束的整体影像匹配方法,并将其映射到 Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络,利用神经网络所固有的大规模并行处理能力,可以高速、可靠、高精度地完成影像匹配,并大大提高了复杂地形条件下影像匹配的可靠性。实验证明该算法具有一定的实用性。 相似文献
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This letter presents a new method for unsupervised urban area extraction from synthetic aperture radar (SAR) images based on the ffmax algorithm proposed by C. Gouinaud specially for acquiring urban areas in SPOT imagery. According to the statistical characteristics of urban areas, an adaptive and iterative method based on the low-level extraction given by the ffmax algorithm using a large window is proposed. Experimental results on real SAR images show that the proposed automatic method works quickly and can preserve the borders of urban areas as well as avoid the disturbance of other classes and the extractions of urban areas are reliable and precise 相似文献
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针对机载LiDAR建筑物点云提取过程中易受植被的影响的问题,本文提出了一种机载LiDAR建筑物点云的渐进提取算法。首先通过布料模拟滤波算法对地面点云与非地面点云进行区分,在此基础上利用最大类间方差法算法（Otsu）对非地面点云进行阈值分割,提取初始建筑物点云;然后根据点云的连通性对初始建筑物点云进行密度聚类分割（DBSCAN）,剔除离群噪声点;最后通过Alpha Shape算法实现建筑物点云的边缘提取。本文选取ISPRS官网提供的3组典型城区LiDAR点云数据进行试验,试验结果表明,本文算法可达到较好的建筑物点云提取效果。 相似文献
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高光谱-LiDAR多级融合城区地表覆盖分类 总被引：3，自引：3，他引：0
城市地区地表覆盖分类在城市研究中是一个十分重要的方向。遥感作为获取地物物理属性的一种重要技术手段,已初步应用于分类研究中。然而,随着城镇化的不断推进,城市内部地物类型越来越复杂,单一的遥感影像已无法满足城区地表覆盖分类中高精度的要求。高光谱影像和LiDAR数据能够分别表征地物的光谱信息及高程而被广泛应用。因此,根据两者之间互补的优势,本文提出了基于高光谱影像和LiDAR数据多级融合的城区地表覆盖分类方法。首先对两幅影像分别进行特征提取,将提取到的光谱、空间及高程信息进行层叠实现特征级融合。对得到的特征影像的所有像素点进行分类,然后利用LiDAR点云数据提取的建筑物掩膜,对非建筑物部分进行分类,再次实现特征级融合,以此改善建筑物区域与非建筑物区域的混淆。然后将未使用掩膜得到的分类结果与利用掩膜得到的分类结果进行投票实现决策级融合。最后利用条件随机场模型对分类结果进行后处理操作,达到平滑图像去除噪声点的目的。 相似文献
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一种利用影像匹配的城区三维景观图生成途径 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于影像匹配的城区三维景观图生成方法,它首先利用神经网络影像匹配得出城区的密集视差表面,再利用基于模板匹配的半自动建筑物提取方法获得建筑物的关量数据和高程,进而得出城区三维数字模型,从而获得真实的城区三维透视景观图。 相似文献
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在基于倾斜影像的城市场景重建过程中,由于获取影像时存在场景遮蔽和大视点变化的情况,建筑物立面等区域存在着影像密集匹配点云稀疏甚至空洞的情况,自动化重建难度大,难以反映建筑物的真实形态。本文提出了一种新的基于倾斜影像的城市场景隐式曲面重建方法：首先,以倾斜影像密集匹配点云为基础建立Delaunay四面体;然后,对Delaunay四面体进行约束图割,提取出可视化的三角面,进而更加精确地估计点云的法向信息;最终,结合Screened Poisson曲面重建,实现了城市场景的隐式曲面重建。通过多种隐式曲面重建方法的对比试验,验证了本方法的准确性和适用性。 相似文献
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建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素，在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取，以及提取精度评定各环节存在的一些问题，提出了一种综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法。该方法在对机载LiDAR点云数据去噪的基础上，首先利用改进的区域生长算法滤波地面点，并基于地物点到地面的归一化高程特征通过高度阈值去除高度较为低矮的地物点；再基于三维Hough变换算法从剩余建筑物和高大树木点云中提取建筑物平面；最后使用α-shape算法提取建筑物的轮廓信息。对使用RIEGLVQ-1560i机载激光雷达测量系统扫描的某城区点云数据进行计算，通过匹配度、形状相似度和位置精度等评价指标对提取的建筑物轮廓进行精度评定。结果表明，综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法可以准确提取建筑物的轮廓信息，对于大范围的建筑物轮廓提取具有稳定性和普遍适用性。 相似文献