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光谱和形状特征相结合的高分辨率遥感图像的建筑物提取方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对高分辨率遥感影像具有较为丰富的地物属性"谱相"信息和空间分布及其组合"图式"信息的特点,提出了一种光谱和形状特征相结合的建筑物自动提取方法。在多尺度分割和矢量化基础上,根据建筑物的形状、光谱特征,从特征基元中自动选取样本,并计算其特征;通过根据建筑物形状、光谱、纹理构造的模板,在整景影像上进行建筑区域识别,并在建筑区域内提取建筑物外部轮廓。实验表明,本算法具有较高的识别率和较低的误识别率。 相似文献
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结合对象关系特征的高分辨率卫星影像建筑物识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
基于面向对象特征影像分析的思想,提出了一种结合建筑物和阴影对象邻近关系特征的建筑物识别提取方法。在多尺度影像
分割的基础上,利用对象的光谱和形状等特征,建立简单的分类决策树,提取粗略的建筑物候选区和相对准确的阴影区。计算相邻
近阴影对象和建筑物对象的关系特征,建立简单的知识规则,即可从建筑物候选区中消除广场等噪音,获得准确有效的建筑物目标
信息。通过QuickBird卫星影像的实验,证明了该方法在高分辨率卫星影像建筑物目标识别中具有相当的适用性和准确性。 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(1)
建筑物提取时结合归一化数字表面模型(nDSM)的高度信息可以提高其提取精度。通常高度信息由LiDAR数据生成高精度3D点云获得。但由于获取成本较高,寻找替代LiDAR点云生成高度信息的数据至关重要,为此该文探讨摄影测量点云生成nDSM用于建筑物提取的可适用性。采用无人机影像作为单一数据源,选取汉旺镇和林扒镇2个研究区进行实验,利用面向对象技术与支持向量机(SVM)相结合的方法进行建筑物提取。首先,采用Pix4D Mapper生成摄影测量点云,通过基于不规则三角网加密滤波方法和反距离加权法插值生成nDSM影像;其次,对无人机RGB影像进行分割,选取9种属性特征(2种高度属性和7种光谱属性)作为建筑物的识别属性;最后,利用SVM分类器进行建筑物提取,采用形态学滤波方法进行后处理。研究结果表明,汉旺研究区提取的完整率为85.5%,正确率为83.9%;林扒研究区提取的完整率为92.5%,正确率为78.6%。摄影测量点云生成的nDSM在建筑物提取应用中适用性较好,可以有效提高建筑物的提取精度,并且大大降低了成本。 相似文献
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如何快速准确地确定建筑容积率是当前研究的热点,建筑物高度是容积率提取的基础。在传统的基于阴影的高度反演技术的基础上,引入了一种高度校正模型,提高了高度反演的精度。利用面向对象技术从资源三号卫星影像中获取建筑物的阴影特征,采用高度校正模型反演了高度信息,进而估算了建筑物的楼层数量,结合建筑面积估算出了容积率。以楼层数为单位进行实地抽样验证,发现高度校正后的精度由90.213%提高到了92.375%,证明了该模型的有效性。 相似文献
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高分辨率遥感影像在不同的尺度下表现出不同的特征,根据这一特性,提出了一种基于多层次特征的航空影像规则建筑物提取方法。该方法先利用大尺度特征——方向梯度直方图（histograms of oriented gradient,HOG）特征对建筑物进行识别,然后提出了一种小尺度特征——纹理和光谱融合特征,该特征能够有效地将HOG特征识别结果中的道路、草地等非建筑物剔除,最终获取建筑物边缘信息。实验结果表明,该方法不仅对矩形建筑物有较好的提取效果,对结构复杂的规则建筑物也有较好的提取效果。 相似文献
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快速、准确地提取农村宅基地面积,对于城乡规划、房地一体化、美丽乡村建设等工作意义重大。本文以陕西省某村为研究区域,基于无人机高分辨率遥感数据,采用面向对象方法,对研究区进行多尺度分割和监督分类,提取建筑物轮廓;基于倾斜摄影测量方法,估算建筑物楼层数,并最终进行宅基地面积的快速估算。建筑物提取总体精度为95.8%,Kappa系数为0.892 5。将提取后的宅基地面积结合楼层数进行分析计算,得出该研究区建筑物宅基地总面积为36 417 m2。结果表明,本文方法能够准确、有效地提取宅基地面积,为无人机遥感在建筑物的提取识别及宅基地面积快速判定提供了参考。 相似文献
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倾斜航摄仪的发展提高了三维实景模型生产的自动化程度,降低了生产成本。但目前软件自动生成的"一张皮"数据难以挂接GIS属性数据,因此有必要从三维实景模型中提取单体建筑物。针对此目的,本文提出了一种结合几何、纹理及语义信息的提取方法。首先利用几何、颜色以及语义信息将实景模型的三角面片分为地面、植被、建筑物立面和建筑物屋顶4类,然后通过组合验证建筑物立面和屋顶形成单体建筑物。采用"街景工厂"生产的2组三维实景模型数据进行实验,提取结果完整度大于90%,正确率高于93%。实验表明:本文方法能自动从三维实景模型数据中提取单体建筑物,可为后续的属性数据挂接提供基础。 相似文献
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以ALS (Airborne Laser Scanning)系统为代表的三维点云获取技术为建筑物重建提供了一条高效便捷途径。本文基于ALS点云超体素,提出了一种方差分析引导的高阶马尔可夫网络,并用以提取建筑物。该方法以超体素作为无向图模型节点,根据三维邻域特有的局部几何属性,结合方差分析原理,生成高阶因子,并将特征转化为表达能力更强的节点和边势函数;再采用信念传播算法,对高阶马尔可夫网络进行推理,形成了一种非监督的建筑物识别框架。此外,本文采用由粗到精的识别策略,首先在独立假设前提下,利用贝叶斯高斯混合模型实现节点初始状态捕捉,再采用高阶马尔可夫网络对三维邻域的相关性建模,以提高建筑物提取精度。本文引入两组具备人工标记真值的开放ALS点云数据集进行实验,利用4种国际通用指标对建筑物提取结果进行精度评价。可视化分析表明,本文方法提取的建筑物内部完整,且边界清晰,为建筑物三维重建提供了可靠信息。定量化分析表明,在低层建筑主导的住宅区,本文方法的建筑物提取精度(基于投影面积和对象的F1指数)为95.4%和91.5%,均高于现有方法;在高层建筑主导的商业区,基于对象的F1指数达到93.5%,高... 相似文献
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针对基于地物光谱统计特征的建筑物提取方法由于存在较大的同物异谱现象导致提取结果不满足要求的问题,该文提出了一种基于形态学建筑物指数并顾及纹理特征的遥感提取方法。该方法综合考虑传统民居在高分辨率遥感影像上的光谱、形态和纹理特征,首先利用形态学建筑物指数法提取建筑,并使用最小矩形长宽比和像元个数区分道路和零星地物,而后利用Contourlet变换和谱直方图相似性计算进行纹理甄别,实现传统民居的遥感识别和提取。为了验证该方法,选取湖南省常宁市庙前镇中田村QuickBird影像进行试验,结果表明该方法能够获得较高精度的提取结果,整体精度为71.54%,影响提取精度的关键原因为损毁严重的建筑物光谱特征与目标图像纹理相差较大。 相似文献
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针对当前矢量地图导航缺乏真实环境信息,而视觉地理定位依赖海量图像标注数据的问题,提出了一种面向虚实融合的单体建筑物实时识别与定位方法。该方法以智能手机为载体,利用轻量级深度网络SSD(single shot detector)实时检测手机视频流中的建筑物对象类别,通过调用手机内置传感器获取当前定位信息与拍摄视角,并以矢量地图信息为辅助,在仅需识别出建筑物类别的情况中,准确获得单个建筑物的属性与定位信息,并与矢量地图进行叠加可视化,最终达到真实地理环境与矢量地图融合的增强导航。随机采集了550张建筑物图像,经过处理标注后作为训练标签,在计算机上训练SSD的建筑检测功能并且进行验证;将训练好的SSD网络模型迁移到移动端,结合地理围栏方法与手机传感器开发可识别建筑单体信息的增强导航系统,将系统部署在手机上进行测试。实验结果表明,该方法可充分利用矢量地图与实景图片的互补信息,在仅需少量建筑物标注样本的情况下,实现单体建筑物信息增强的手机端地图导航,有效缓解了矢量地图定位不够直观的问题。 相似文献
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针对窗户内部结构性与分布规则性等特点,提出了一种结合样本自动选择和分布规则性约束的窗户提取方法。首先,利用模板匹配对选取的单个窗户样本进行拓展,自动选择一定数量的正负样本;其次,利用自动选择的样本对JointBoost分类器进行训练,并对建筑物立面影像进行窗户提取;最后,建立包含窗户走向线、倾向线、兴趣点和相似度4个要素的窗户分布规则性模型,并利用规则性模型约束对提取结果进行优化,得到最终窗户提取结果。在复杂背景、复杂窗户结构及存在透视变形的建筑物影像窗户提取实验中,该方法均有较好的检测率与正确率。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(4)
建筑物的提取是地理数据库更新和建设的重要内容,利用高分辨率遥感影像进行建筑物提取是该项研究的重要方向,也是遥感前沿技术研究的重要内容。本文将相关文献进行归纳分析,将建筑物提取方法分为3种有代表性的类型:基于对象分割的提取方法、基于建筑特征的提取方法和结合辅助信息的提取方法,综述分析了每种类型的提取方法并总结了其优缺点,展望了高分辨率遥感影像中建筑物提取的发展前景。 相似文献
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建筑物的三维建模是城市三维建模和可视化的重要组成部分。本文提出一种基于点云数据与遥感图像的建筑物三维模型快速建模方法。首先,运用改进的RANSAC法从点云数据中提取建筑立面,根据立面区分平顶建筑与人字形屋顶建筑;在此基础上,进一步对建筑物的高度进行提取;之后,利用区域增长法从遥感图像中提取建筑物屋顶轮廓,利用形态学方法对提取出的轮廓进行规则化处理,并基于Freeman链码提取轮廓角点,得到规整的轮廓;最后,根据提取出的建筑高度属性对屋顶轮廓拉伸并进行纹理映射,实现对建筑物的三维重建。通过实例证明,提出的方法能快速、高效地实现建筑物三维模型的重建。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2013,(3)
提出了一种基于原始离散LiDAR点云的多层结构建筑物激光点自动提取方法。首先对原始离散Li-DAR点云进行不规则三角网构建,然后利用分阶段区域生长的原理逐阶段遍历TIN中的各三角面。依据三角面的法向量方位角判定建筑物的各层结构,依次提取出多层建筑物的墙面及各级屋顶面,最后将提取出的各层屋顶面数据进行分类存储,确保提取出的各栋建筑物激光点之间相互独立且包含各层屋顶结构等细部特征信息,便于后续各建筑物的三维重建。 相似文献
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多特征多尺度相结合的高分辨率遥感影像建筑物提取 总被引：3，自引：0，他引：3
在高分辨率遥感影像中,建筑物通常表现为多尺度形态,且存在同谱异物和同物异谱现象。因此,本文提出了一种综合利用光谱特征、形状特征和纹理特征,并结合多尺度分割的建筑物分级提取方法。该方法首先对遥感影像进行形态学建筑物指数（MBI）计算,而后对其特征影像进行阈值分割,并借助形状特征参数实现建筑物初提取;然后引入面向对象思想完成遥感影像多尺度分割,并利用纹理特征实现单一尺度的建筑物对象识别;最后借助多尺度融合思想完成建筑物后提取。利用本文方法对冲绳某地区影像进行了建筑物提取试验。试验结果表明,该方法的识别查准率和查全率在对象级和像素级两方面均取得较高精度。 相似文献
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李强 《测绘与空间地理信息》2012,35(9):218-220
房屋的楼层信息是南方CASS软件定义的扩展属性数据,文章以AutoLISP语言为工具,针对CASS楼层扩展属性编写LISP程序,实现了计算机智能识别并自动添加房屋楼层信息,在一定程度上减少人工逐个添加的工作量。 相似文献