共查询到16条相似文献，搜索用时 890 毫秒
1.
针对高分影像建筑物提取存在错分和漏分等问题，常见的单幅影像矩形轮廓优化由于投影差、树木和阴影遮挡等问题边缘准确度不够，本文提出了一种融合多时相建筑物轮廓优化方法。首先，将两期高分影像进行匹配等预处理，利用基于偏移阴影分类验证提取建筑物初始结果。然后，分别获得两期影像中各建筑物轮廓的最小面积外接矩形，并对同名建筑物的最小面积外接矩形的各对应角点进行匹配。最后，通过对比两期影像的对应最小面积外接矩形的对应边上建筑物像素点的数量，选择像素点数量多的边作为适宜边进行平移以获得最优边，四条边都是最优边后进行直线正交得到最终符合建筑物原始形态的轮廓。试验结果表明，本文方法相比传统方法和其他轮廓优化方法在精确度和完整度上均有提高。 相似文献
2.
深度学习提取高分辨率遥感影像中的建筑物信息容易受到物体周围的阴影、植被等噪声干扰而使结果存在边界锯齿化、建筑物整体不规整等问题。本文提出了利用符合建筑物边界轮廓的最小外接矩形最大限度地拟合建筑物轮廓的思路。首先利用深度学习和建筑物验证处理得到的建筑物信息,对建筑物边界利用垂距法进行多边形的拟合;然后对多边形的最小外接矩形进行筛选,选取最合适的最小外接矩形边线段作为新的边界轮廓,以提高提取的精度。对多幅遥感影像进行了实验,结果表明,本文所提出的方法提高了深度学习提取的建筑物边界轮廓准确性,能更逼近真实建筑物的边界轮廓。 相似文献
3.
《国土资源遥感》2017,(1)
围填海是人类获取海洋资源的重要方式。监测围填海的变化是海岸带管理、海岸带演变研究中一项非常重要的任务。然而,围填海地物复杂多变,给利用遥感技术监测围填海带来困难。为此,通过构造识别地物类别的10个特征因子(GF-1的Band1—4波段的均值特征、波段均值的均值、对象面积、对象周长、外接矩形面积、对象面积与外接矩形面积之比和对象周长与对象面积之比),提出一种识别GF-1影像中围填海地物的多分类器集成算法;对特征因子进行集成,构建出单个特征分类器模型、光谱特征分类器模型、形态特征分类器模型和所有特征集成分类器模型4种组合特征分类器模型;对每种分类器模型进行试验研究,并对比分析4种集成模型的多分类器围填海地物识别精度。结果表明,单个特征分类器模型识别精度最高达到82.03%,光谱特征分类器模型识别精度为63.28%,形态特征分类器模型识别精度为87.50%,所有特征集成分类器模型识别精度为80.47%。本研究结果可为监测围填海变化提供较好的解决方案。 相似文献
4.
针对经典的建筑物边界正则化方法(如最小外接矩形法和角点拟合法)无法适用于高分辨率遥感影像中形状复杂的建筑区域,该文提出了一种基于感知编组的建筑物轮廓正则化处理方法。基于道格拉斯-普克算法对粗提取的建筑物进行多边形简化,利用关键点信息进行分组最小二乘直线拟合,在建筑物主导方向约束下利用感知编组算法进行各个线段的连接与重构。实验结果表明,该文正则化处理方法在建筑物轮廓的准确性、规整程度及最终精度均得到提高,能真实、准确地反映建筑物的真实形状。 相似文献
5.
针对传统的建筑物重建方法中,由机载LiDAR点云建立的模型表达复杂的问题,提出了一种基于多边形分解的建筑物重建方法。采用基于欧氏距离的聚类算法和随机抽样一致性算法,提取建筑物的不同平面,简化复杂结构的建筑物;基于检测出来的平面,对其进行分解,以最小外接矩形和内部空洞的布尔运算结果来表示,并进行建模。实验结果表明,该文方法可以有效简化建模过程,依据屋顶面之间边缘与空洞的关系优化结果也使得边缘更加准确,同时也更适合于CSG模型的表示。 相似文献
6.
LiDAR辅助下利用超高分辨率影像提取建筑物轮廓方法 总被引：7，自引：2，他引：5
以精确自动提取建筑物轮廓为目标,提出一种LiDAR辅助下利用超高分辨率影像进行轮廓提取的新方法.其要点分为4步:① 预处理,检测LiDAR中建筑物点并分割成每栋建筑物的点集;② 建立轮廓提取区,针对每栋建筑物做缓冲区和外接矩形,通过缓冲区过滤和外接矩形切割,建立轮廓提取感兴趣区域;③ 线段提取,借助LiDAR估算出建筑物概略主方向,并在该方向的约束下,自动、鲁棒地检测出建筑物的主方向和建筑物的线段;④ 轮廓筛选,基于LiDAR密度分析与Kmeans聚类动态筛选出精确轮廓.本方法所提取的建筑物轮廓定位精确、细节完好,轮廓提取准确率91%. 相似文献
7.
8.
特征分类与邻近图相结合的建筑物群空间分布特征提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
建筑物群综合过程中需要对建筑物群空间分布特征进行认知和识别。本文在分析国内外相关研究的基础上,从描述建筑物空间特征的大量指标中,利用主成份分析方法,总结并提出了有代表性的建筑物空间特征指标集:凸包面积、紧密度IPQ指标、边数和最小面积外接矩形方向,并基于这些指标研究了建筑物群的分类。在利用最小生成树邻近图(MST)划分建筑物空间子群时,考虑了建筑物成群与所处地理环境(河流和道路等因素)的关系。另外,基于最邻近图(NNG)、MST、相对邻近图(RNG)和Gabriel图(GG)4种建筑物群邻近图,提出了自动识别具有特定空间排列建筑物子群的方法,并比较分析了识别结果的影响因素和可用性。最后,选择北京某地区建筑物群为试验对象,实现了对建筑物群的分类和空间聚类,并提取了其中直线型空间排列的建筑物子群。 相似文献
9.
重复纹理是立面中极为常见的特征之一,从立面图像中自动检测重复纹理结构是建筑物立面分析的一个重要环节。本文提出了一种基准线约束的纹理检测方法,以自动检测重复对象的位置和尺寸。该方法首先采用贝叶斯自适应超像素分割算法构建出超像素邻接图,计算色差后,对墙体进行分离获得候选对象;然后,计算得到候选对象的外接矩形,并从原图中提取出直线段对外接矩形进行约束;最后,基于建筑物立面结构的先验知识对建筑物立面纹理进行修复。试验结果表明,本文方法在检测几何形状为矩形纹理时,可实现对纹理位置和尺寸信息的准确检测,以及被遮挡重复对象的有效修复。 相似文献
10.
为避免由于城市道路复杂及树木建筑的阴影遮挡导致从遥感影像中提取道路信息不准确的问题,本文采用高分影像和LiDAR数据相融合的方法实现城市道路的提取,并使用一种基于最小面积外接矩形（MABR）的后处理改进方法进行完善。首先对试验区进行数据配准;然后应用FNEA算法进行图像分割,并使用随机森林分类法进行分类,将影像融合和对象形状指数等相关算子应用到道路提取中;最后去除植被和建筑物,完善道路填充,提取出道路完整信息。结果多伦多和台安试验区的道路完整度分别为95.41%和90.84%,准确度分别为83.07%和85.63%。本文方法可有效去除伪道路信息,提高道路提取完整度,较好地实现了道路信息提取。 相似文献
11.
On the spatial distribution of buildings for map generalization 总被引：1，自引：0，他引：1
Information on spatial distribution of buildings must be explored as part of the process of map generalization. A new approach is proposed in this article, which combines building classification and clustering to enable the detection of class differences within a pattern, as well as patterns within a class. To do this, an analysis of existing parameters describing building characteristics is performed via principal component analysis (PCA), and four major parameters (i.e. convex hull area, IPQ compactness, number of edges, and smallest minimum bounding rectangle orientation) are selected for further classification based on similarities between building characteristics. A building clustering method based on minimum spanning tree (MST) considering rivers and roads is then applied. Theory and experiments show that use of a relative neighbor graph (RNG) is more effective in detecting linear building patterns than either a nearest neighbor graph (NNG), an MST, or a Gabriel graph (GssG). Building classification and clustering are therefore conducted separately using experimental data extracted from OpenStreetMap (OSM), and linear patterns are then recognized within resultant clusters. Experimental results show that the approach proposed in this article is both reasonable and efficient for mining information on the spatial distribution of buildings for map generalization. 相似文献
12.
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
13.
面向对象的高分辨率遥感影像城区建筑物分级提取方法 总被引：14，自引：0，他引：14
提出一种高空间分辨率遥感影像城区建筑物自动提取方法。该方法将面向对象的思想融入到基于邻域总变分的建筑物分割方法中,并通过分析分割后不同类型建筑物提取的难易程度,提出一种多特征融合的建筑物对象分级提取策略:首先通过形状分析检测一部分分割完整的矩形建筑物目标,然后采用新提出的多方向形态学道路滤波算法将建筑物与邻近光谱相似的道路目标分离,确保每一个候选建筑物目标都是独立的对象,最后利用初提取的建筑物对象和已剔除的非建筑物对象作为样本建立概率模型,根据贝叶斯准则进行建筑物后提取。实验表明:该方法可以检测同一幅影像中具有不同形状结构和光谱特性的建筑物目标,准确率高、鲁棒性好。 相似文献
14.
建筑物在地理国情监测中是一个重要目标，快速、准确地提取城市建筑物可以带来巨大的经济价值。本文在前人针对城市区域的建筑物提取研究基础上，对现有提取方法存在的问题，提出了一种针对密集城区的面向对象自动化建筑物提取流程。首先利用高分辨率遥感影像得到阴影和建筑物初提取结果；然后利用阴影和建筑物的空间位置关系，建立筛选条件，对疑似建筑物区域过滤；最后通过图割算法来精确建筑物轮廓。通过使用武汉地区的两幅QuickBird影像进行算法验证试验，可得到准确的检测结果。本算法可应用于密集城区的建筑物检测，能够有效减少人工判图的工作量。 相似文献
15.
制图综合中建筑物多边形的合并与化简 总被引：2，自引：0，他引：2
讨论了数字环境下顾及建筑物矩形几何特征的多边形自动综合算法,针对多边形之间的拓扑邻近与视觉邻近两种空间关系,提出了基于矢量和基于栅格的两种建筑物多边形合并方法。关于建筑物形状的化简,本文提出了矩形差分方法,并在此基础上建立了建筑物多边形化简的层次化途径。 相似文献
16.
激光雷达技术(LiDAR)已广泛应用于数字高程模型(DEM)的快速获取和三维城市模型的建立中,但仍有许多不足之处,需要做更深入的研究。本文介绍了一种新的建筑物提取方法,称之为Fc-S法。该方法首先利用等高线特征进行滤波,从LIDAR数据内插的数字表面模型(DSM)中提取出DEM,利用DSM与DEM的高差阈值和DSM边缘特征参数去掉地面点和汽车等矮小物体,获得主要包含植被和建筑物的地物点群,然后对地物点群进行分割,利用二次梯度和面积等参数去掉植被点,并采用迭代逼近的方法精化建筑物。文章通过实验对所提方法进行验证,并借助高分辨率的航空影像对建筑物提取结果进行评估,评估结果表明该方法能够在地形起伏的区域中较准确地提取出建筑物。 相似文献