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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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基于光学遥感影像中建筑物的阴影分布，推导了建筑物高度与阴影分布的关系函数，在此基础上构建了建筑物高度反演方法，并在北京市典型区进行了实例研究。结果表明：利用建筑物在夏季的阴影全长或在冬季可视部分的阴影长提取高度，分别有90.9%和84.8%的建筑物高度误差控制在实测值的5%以内；在提取居民区或高层建筑物的高度时应尽量采用夏季的遥感影像，减少阴影遮挡的情况；低矮建筑物的高度提取，宜采用阴影更为显著的冬季影像可视阴影部分进行反演计算；在缺乏卫星轨道等影像参数时，利用典型已知建筑的高度反推出相关参数，并推求同景影像中其他建筑物高度的方法是可行的，为利用城市代表性建筑物推求建筑群高度提供了可能。 相似文献
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针对现有利用阴影长度法提取建筑物高度时存在的阴影间相互遮挡问题，提出了一种基于建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算的新方法。首先，利用RPC模型计算建筑物像点位移的方向与卫星成像角度，再将遥感影像进行旋转，使建筑物像点位移沿水平方向；然后，利用Canny算法进行轮廓检测，并构建一定长度的矩形形态学结构元素，对轮廓图像进行形态学开运算，以提取侧面轮廓线，再利用Hough变换与建筑物角点约束，对所提取的轮廓线进一步筛选；最后，根据卫星侧视成像时建筑物高度与像点位移的几何关系进行建筑物的高度估算。利用实际的高分辨率卫星影像对本文方法进行了验证，并与阴影法估算建筑物高度进行了对比。试验结果证明，利用建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算平均误差可以达到0.7 m，且实际精度优于使用阴影法进行建筑物高度估算。 相似文献
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包络线去除的丘陵地区遥感影像阴影信息重建 总被引：1，自引：0，他引：1
中国西南丘陵常态山和喀斯特山交错分布,遥感影像普遍存在山体阴影,分布零散且无规律,基于DEM的地形校正模型(C校正等)虽然算法成熟、易于操作,但在复杂地形区存在误差。引入基于相似像元包络线的阴影校正方法(CR校正),按照阴影提取、包络线去除、相似像元寻找和阴影亮度重建的步骤,采用西南丘陵地区Landsat 8 OLI影像进行验证实验。结果表明:CR校正后,阴影区的视觉特征与邻近非阴影区趋于一致,阴影像元亮度有明显提升;校正后影像主要波段标准差减小,与非阴影区参考光谱的相对均方根误差在2.919%以内,最低仅为0.516%;自动分类精度从43.59%提高到61.57%,CR校正有效提高了有阴影的丘陵地区遥感影像质量。 相似文献
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基于阈值分割与决策树的SAR影像水体信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
目前我国的GF-3 SAR数据可实现全天时全天候的对地观测,已服务于海洋、减灾、水利、气象等多个领域。改进了基于阈值分割法与决策树的GF-3 SAR影像水体信息提取方法,首先对GF-3 SAR影像进行基本处理;再采用KI二值化阈值分割法进行图像分割;然后通过构建知识决策树模型来提取水体信息,为了提高精度,采用GDEM数据进行地表建模,提取山体阴影;最后利用空间分析功能将地形建模阴影图与提取的水体范围进行匹配,去除山体阴影,进而获得水体信息的精确范围。通过混淆矩阵计算得到水体信息提取的总体精度为89.22%,Kappa系数为0.71,精度优于基于光学GF-2号影像的水体指数法提取结果。整个流程人工干预少,具有自动化更强、效率更高的优势。 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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针对山区水体、山体阴影与裸地等地类光谱混淆性,基于高分五号(GF-5)影像数据,结合高光谱特征分析构建了山区水体决策树提取模型. 先对水体和相关干扰地类进行高光谱特征分析实现特征波段选取,应用单波段阈值法、多波段谱间关系法、归一化水指数(NDWI)法进行提取实验. 通过比较以上实验不足之处,提出了单波段阈值法与构建的阴影水体指数(SWI)相结合的决策树水体提取模型,以Google Earth高清影像为参考结合实地采样得到的混淆矩阵进行精度评价. 实验结果表明:单波段阈值法与NDWI法易将山体阴影识别为水体,受裸地影响较小;多波段谱间关系法对山体阴影有一定抑制作用,受小面积裸地影响;决策树提取模型能有效抑制山体阴影和裸地影响提取完整水体. 其总体精度为89.39%,Kappa系数为0.82,显著提升了山区水体提取精度. 相似文献
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青藏高原特殊的地理及其气候环境适合冰湖变化研究。传统的方法由于受到冻湖、冰川以及山体的阴影的影响,提取冰湖边界时会出现大量的错分和误分。本文基于NDWI(Normalized Difference Water Index,水体指数法)、DEM(数字高程模型)、RGI(Randolph Glacier Inventory)6.0全球冰川编目数据提出针对不同状态下的冰湖边界提取的分类叠加提取方法。结果表明,分类叠加提取方法能够实现未结冰、半结冰以及全结冰三种状态下的冰湖边界提取,并且能减少冰川以及山体阴影的影响,使用该方法提取三种状态下的冰湖的错分和漏分误差均小于2%且Kappa系数均大于0.81。 相似文献
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提出了一种充分利用阴影实现自动分类与后处理相结合的建筑物自动提取方法:首先根据阴影和植被自动检测结果并选定裸地样本确定预分类CMap图,并设计了基于偏移阴影分析的建筑物样本自动提取方法,结合支持向量机（support vector machines,SVM）分类模型将影像分为阴影、植被、建筑物、裸地4大类以提取建筑物初始结果;通过形态学处理提升区域完整性,区域增长补充漏检区域,利用设计的相交边界阴影比率筛除无阴影的非建筑物等措施,进行后处理优化获取最终结果。实验表明,充分利用阴影信息,不仅能准确、全面地获取各类样本,保证分类精度,与后处理优化策略紧密结合,大幅度提高了正确率和完整度;并且自动化程度得到有效提高,更适用于城郊区域建筑物的提取。 相似文献
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Landsat影像冰川提取的上下文感知语义分割网络法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对冰川提取存在云阴影、山体阴影、结冰湖泊等同物异谱、同谱异物导致难以有效区分的问题,设计了一种用于冰川提取的上下文感知深度学习语义分割网络。首先引入resnet50作为基准编码网络,以实现冰川特征提取的精度和效率平衡,其次针对现有语义分割网络存在上下文信息学习不足方面,设计了包括空洞卷积组块和最大池化组块的上下文信息提取层,以便更好地提取冰川的上下文信息。选择多景样本数据和验证数据的多源遥感影像进行试验,与现有基于特征指数的冰川提取方法、其他深度学习语义分割网络方法进行定性和定量对比,结果表明本文网络方法在结冰湖面等误提取,阴影的漏提取,以及提取结果完整性等方面,具有较好的效果,验证了本文方法的有效性与稳健性。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像中阴影对道路提取产生较大干扰的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的城市道路提取方法。该方法首先在近红外波段检测并消除阴影和水体的影响,并使用PCNN对消除阴影后的灰度图像进行分割处理;然后使用形态学建筑物指数(MBI)和归一化差分植被指数(NDVI)分别提取出建筑物和植被信息,消除建筑物和植被的影响;最后提取受行道树影响较大的道路,并对处理后的图像作数学形态学法的处理。该文以深圳市SPOT-7高分辨率影像进行实验。实验表明,该方法能保留原始的道路边缘细节信息,并对阴影具有很好的抗干扰作用,提取的道路信息具有很好的连续性和完整性。 相似文献
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高空间分辨率光学遥感影像中建筑物的提取对城市空间数据库的更新、城市动态监测以及建设"智慧城市"等方面具有极其重要的意义。本文首先介绍了高空间分辨率遥感影像中建筑物的特点,然后介绍了基于高空间分辨率遥感影像中建筑物自动提取的四种主要方法,即多尺度分割提取方法;基于边缘和角点检测与匹配的提取方法;基于区域分割的提取方法和基于数学工具;新理论以及多种方法结合的提取方法,分析讨论了各种方法的研究进展以及各方法的优缺点,同时对建筑物提取研究中需要解决的问题和研究趋势进行了总结。最后对高空间分辨率遥感影像建筑物提取研究前景进行了展望,认为可以从多源或多时相数据、边缘检测以及阴影辅助作用等方面提取建筑物,提高建筑物提取精度和高分遥感影像的利用率。 相似文献
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多重约束下的建筑物阴影提取 总被引：6，自引：0，他引：6
在基于结构线一侧灰度统计法进行阴影检测的基础上,结合了灰度约束、几何约束、上下文约束和其他辅助信息,提出了一种多重约束下的建筑物阴影提取方法,实现了对建筑物阴影的提取,并利用IKONOS影像和航空像片进行了试验,证明该算法是有效而稳健的。 相似文献