基于对象的最优尺度建筑物信息提取方法张建廷1
一种高分辨率遥感影像最优分割尺度确定的方法
一种高分辨率遥感影像最优分割尺度确定的方法张吉星;程效军;郭王【摘要】近年来,面向对象的影像分析方法成为提取高分辨率遥感影像中目标地物信息的新技术,其关键和核心的步骤是多尺度分割.而在多尺度分割中,最优分割尺度的确定成为了重点和难点.鉴于此,文章以某大学校区的高分辨率遥感影像为实验对象,利用eCognition软件,结合分割对象的均值方差和最大面积来确定最优分割尺度,得出了几种主要地物的最优分割尺度:水体的最优分割尺度为30,建筑物的最优分割尺度为40,植被的最优分割尺度为75,道路的最优分割尺度为100.经实验验证,分割尺度准确.【期刊名称】《地矿测绘》【年(卷),期】2016(032)002【总页数】4页(P12-14,31)【关键词】高分辨率遥感影像;多尺度分割;最优分割尺度;均值方差;最大面积【作者】张吉星;程效军;郭王【作者单位】同济大学测绘与地理信息学院,上海200092;同济大学测绘与地理信息学院,上海200092;现代工程测量国家测绘地理信息局重点实验室,上海200092;同济大学测绘与地理信息学院,上海200092【正文语种】中文【中图分类】P237近年来，遥感传感器技术的迅速发展使获取的遥感影像的分辨率越来越高。
高分辨率遥感影像提供了比中低分辨率遥感影像更多的纹理、地物几何布局以及光谱等信息。
如何利用这些信息从海量的高分辨率遥感影像中提取地物目标的信息，并对其进行有效的利用成为当前面临的难题之一[1]。
以往通常依靠“像元”进行遥感影像分析，但此传统方法往往会忽略影像的形状、纹理以及结构等空间特性[2]。
而面向对象的影像分析方法因其注重结构、形状和空间分布等特征，恰恰弥补了传统方法的不足，在高分辨率遥感影像的处理分析中表现出了明显的优势[3]。
运用面向对象的影像分析技术进行分类，首先要对影像进行分割，得到一个个对象，再基于对象完成影像的分类。
其中，分割影像时的最优分割尺度的选择直接决定了影像的分类精度[4]。
建筑物提取方法分类
建筑物提取方法分类
建筑物提取方法是遥感图像处理中的一个重要研究领域，主要应用于城市规划、土地利用、资源管理等方面。
根据不同的数据来源和处理方法，建筑物提取方法可以分为多种类型。
一、基于光学遥感数据的建筑物提取方法
利用光学遥感数据进行建筑物提取是最常见的方法，包括基于特征提取的方法、基于阈值分割的方法、基于模板匹配的方法等。
二、基于雷达遥感数据的建筑物提取方法
利用雷达遥感数据进行建筑物提取相对较少，主要是利用雷达数据的散射特性进行建筑物提取，包括基于反射率的方法、基于极化特征的方法等。
三、基于LiDAR数据的建筑物提取方法
利用LiDAR数据进行建筑物提取可以获得高精度的建筑物高程
信息，包括基于点云分割的方法、基于高度阈值的方法、基于形态学特征的方法等。
四、基于多源遥感数据的建筑物提取方法
利用多源遥感数据进行建筑物提取可以提高提取精度和可靠性，包括基于数据融合的方法、基于多特征融合的方法等。
以上是常见的建筑物提取方法分类，不同的方法适用于不同的应用场景，需要根据实际需求选择合适的方法。
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基于机载LiDAR点云数据的建筑物提取方法研究
基于机载LiDAR点云数据的建筑物提取方法研究目录1. 内容概要 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的 (3)1.3 研究意义 (4)1.4 国内外研究现状 (5)2. 数据预处理 (7)2.1 数据获取与格式转换 (8)2.2 数据清洗与降采样 (9)2.3 数据配准与融合 (12)3. 特征提取 (13)3.1 LiDAR点云数据分类 (14)3.2 建筑物几何信息提取 (15)3.3 建筑物表面纹理信息提取 (16)3.4 建筑物语义信息提取 (17)4. 建筑物提取方法 (19)4.1 基于区域生长的建筑物提取方法 (20)4.2 基于边缘检测的建筑物提取方法 (22)4.3 基于深度学习的建筑物提取方法 (23)5. 实验与分析 (24)5.1 实验数据集介绍 (25)5.2 实验结果对比分析 (26)5.3 结果可视化展示 (27)6. 结论与展望 (28)6.1 主要研究成果总结 (30)6.2 存在问题与不足之处 (30)6.3 进一步研究方向建议 (31)1. 内容概要本文针对基于机载LiDAR点云数据提取建筑物的研究问题，深入探讨了高效、准确的建筑物提取方法。
简要概述了建筑物特征及其在LiDAR数据中的体现，并分析了目前常用的建筑物提取方法的优缺点。
介绍了本文采用的基于多尺度融合特征的建筑物提取方法，包括数据预处理、特征提取、分割算法和后处理环节。
详细阐述了融合不同层级特征的策略、算法选择及其原理。
通过实际案例验证了所提方法的有效性，并对提取结果的精度和效率进行了评估，分析了方法的局限性以及未来展望。
1.1 研究背景随着城市化进程的加快和高精度测绘技术的发展，对于城市三维信息的获取与应用需求日益增加。
尤其在高密度城市区域，传统平面地图已不能满足现代城市规划、应急响应和环境保护等需求，转而需要三维精细化模型来全面反映建筑地貌的复杂细节。
机载激光雷达(LiDAR)技术由于其高分辨率、高密度的数据采集能力，成为了获取城市三维结构的关键手段之一。
实现大范围提取建筑高度的方法
实现大范围提取建筑高度的方法1牛琳1,2，陈建平1,2，田毅1,21 中国地质大学（北京），北京（100083）2 北京市国土资源信息开发研究重点实验室，北京（100083）E-mail：libbyniu2004@摘要：本文基于少量立体像对和大量的单张航片及相应地区的数字地形图，利用ERDAS 软件的各个模块和有效的建筑归类方法，对城市建筑高度进行了大范围内的提取。
实践证明此方法工作量小，流程简单，并具有一定的应用领域，对于计算城市建筑容积率，土地利用类型，三维重建等都有一定的帮助。
关键词：航片，ERDAS，建筑归类，建筑高度中图分类号：P231.51. 引言迅速发展的数字摄影测量技术日趋成熟，结合其它相关学科，已成为空间地理信息获取的重要途径。
利用航片自动、快速地绘制出体现城市功能的某些特殊信息，如建筑模式结构、高低、分布密度和土地使用的其他类型等已成为可能。
，以此来进行城市功能分区，分析、评价城市的社会经济特征等方面的发展状况，为城市未来发展提供了必要的依据。
由于航空遥感影像一个重要特点是具有很高的分辨率，并且由于是从空中俯视地面，因此可以得到没有遮挡的地面建筑物影像，这特别有利于对建筑物的轮廓进行整体识别和提取，本文利用ERDAS软件的全数字摄影测量系统（LPS）、虚拟现实系统(VirtualGIS)和立体分析系统（Stereo Analyst）等模块和适当的建筑物归类方法，实现了快速和大范围建筑高度的提取，从而为进一步对建筑容积率的计算，利用类型的判定，提供了坚实的基础。
2. 资料来源2.1影像资料以中国地质大学（北京）及其周围地区为研究区。
选取包含该地区的一个立体像对和海淀区范围内所有分辨率为0.2m的单张航空影像，以及该地区1∶2000的数字地形图。
2.2实际调查资料与分析根据所选取的研究区范围，我们对区域内的建筑物进行了高度的实测，用来对此方法的精度进行分析。
研究区内的建筑物类型比较齐全，这对我们进行建筑物归类，大范围提取建筑高度提供了依据。
基于最优尺度模型的建筑物信息提取
物 流程 图见 图 ２ ．
（） ６
１３ 分 割质 量 函数及最 优分 割尺 度模 型 ． 最后 ， 合公 式 （ ） （ ） （ ） 出遥感影 像 分 综 １ 、２ 、３ 提 割质量 函数 ：
别。
３ １ 影 像分 割 ．
面 向对 象 的第 一 步就是 影像 分割 ， 我们采 用 多 尺度分 割算 法 对影 像 进 行 分 割 ， 取 ４ ，０ ８ 选 ０ ６ ，０三
种 尺度 ， 割效 果见 图 ３ 图 ４， ５ 分 ， 图 ． 从 目视对 比三种 分割 效果 ， 分割 尺度是 ４ ０时 ，
建筑 物分 割破碎 ， 能有 效 地 提 取 出建 筑 物 ； 割 不 分 尺 度为 ６ ０时 ， 建筑 物 被 很 好 的分 割 成 完 整 的一 部 分 。分割 尺度 选 择 ８ ０时 ， 然 建 筑 物被 完 整 分 割 虽 出来 ， 是 出现 “ 连 ” 但 粘 现象 ， 筑 物 和其 他 地 物被 建 分 割成一 个 整 体 。 即 目视 的最 优 分 割 尺 度 为 ６ ． ０ 为 了得 到最 优分割 尺度 ， 采用 最优 尺度计 算模 型计 算 出理论 最 优 分 割 尺度 为 ５ ， 时 的分 割 结 果 在 ６这
程（ ９ ８ ， ， １８ 一） 女 安徽桐城人 ， 在读硕士研究生 ， 研究方 向： 专题地理信 息系统 的开发与实现 ， ｍ ｉ ｚ ２ ．ｋ ＠１３ ｃｒ Ｅ ａ ： ｃ ８ ｓｙ ６ ．ｏ ｌ ５ ｎ
程 ，ｍａｌｚ５ ８ ｓｙ ６ ．ｏ ． Ｅ ｉ：ｃ２ ．ｋ ＠１３ １ｒ ３ｅ
建筑物立面点云语义分割方法研究
建筑物立面点云语义分割方法研究张瑞菊;郑少开;尹建英【摘要】针对建筑物点云数据重建模型自动化程度较低的问题,提出了一种半自动的建筑物特征元素提取方法.首先采用随机采样一致性算法实现点云分割,将点云分割成不同部分,再依据建筑物立面各种特征元素之间的尺寸、位置、拓扑关系等一系列属性判断每一块点云数据的语义信息,实现了从分割出来的点云数据中自动识别建筑物立面的门、窗户、墙体等特征元素.该方法基本上实现了点云数据的语义分割,为建筑物三维模型的自动重建提供了基础框架.【期刊名称】《城市勘测》【年(卷),期】2017(000)005【总页数】4页(P22-25)【关键词】语义分割;三维重建;建筑物立面点云;点云数据处理【作者】张瑞菊;郑少开;尹建英【作者单位】北京建筑大学,北京 102616;建设综合勘察研究设计院有限公司,北京100007;北京建筑大学,北京 102616【正文语种】中文【中图分类】P237;P234.4目前，对城市真三维模型的需求越来越旺盛，城市三维模型在实际中有着广泛的应用。
比如：城市规划、安全分析、数字城市等方面都有重要的应用[1]。
三维激光扫描技术的出现为三维建模提供了准确高效的技术手段，但是通过激光扫描仪获取的原始点云数据如果不做任何处理就没有实际任何实际意义，不能直接从原始点云数据中准确而完整的提取出建筑物立面的细节特征门、窗户、墙体等特征元素，这就为建筑物模型的自动重建带来了困难。
因为点云语义分割可以从原始点云数据中提取出理想的目标点云，所以点云语义分割具有重要意义[2]。
国内外学者对点云数据分割做了大量的研究工作并取得了一定的研究成果。
T.varadyetal最早给出了点云分割的定义：点云数据分割就是要将整幅点云分割为多个子区域，每个区域对应于一个自然表面，并且要保证每个子区域只包含采集自某一特定自然曲面上的扫描点。
李必军等[3]提出了一套基于建筑物几何特征的信息挖掘方案，从而可以直接从激光扫描数据中提取建筑物的平面外轮廓信息，但是对建筑物立面的细节特征窗户、门、墙体等信息没有进行提取和研究。
高频遥感影像的建筑物提取算法研究
高频遥感影像的建筑物提取算法研究摘要：高频遥感影像的建筑物提取是遥感图像处理领域的重要研究方向之一。
本文对高频遥感影像的建筑物提取算法进行了深入研究和探讨。
主要关注基于像素级和基于特征的建筑物提取方法，通过对不同算法的实验比较，分析了其优缺点，对未来的研究方向进行了展望。
一、引言高频遥感影像的建筑物提取是解决城市规划、环境监测和灾害预警等重大问题的基础。
传统的人工提取方法耗时且精度有限，因此，研究开发一套自动化高效的算法来提取建筑物成为迫切需求。
二、建筑物提取算法比较基于像素级的建筑物提取算法主要将遥感图像转化为二值图像，通过像素级的处理方法来区分建筑物和非建筑物。
常用的算法包括阈值分割、形态学操作、颜色和纹理特征分析等。
不同算法在不同场景和数据集上表现出不同的优势和局限性。
基于特征的建筑物提取算法则关注分析遥感影像中与建筑物相关的特征，通过机器学习、图像处理和模式识别等技术实现建筑物的自动提取。
这些特征包括纹理、边缘、角点、匹配特征、红外辐射等。
这些算法大大提高了建筑物提取的准确性和效率。
三、高频遥感影像的建筑物提取算法研究进展1. 基于像素级的建筑物提取算法研究(1) 阈值分割算法：通过设定合适的阈值将图像转化为二值图像，然后利用形态学操作进行形状分析和区域连接，最终得到建筑物位置。
(2) 形态学操作算法：通过膨胀、腐蚀、开操作和闭操作等形态学操作，提取目标建筑物的形状信息。
(3) 颜色和纹理特征分析算法：利用建筑物在遥感影像中的颜色和纹理特征，通过图像分割和分类算法来识别建筑物。
2. 基于特征的建筑物提取算法研究(1) 基于机器学习的建筑物提取算法：使用监督学习或无监督学习方法，通过训练建立建筑物识别模型，实现自动提取。
(2) 基于图像处理的建筑物提取算法：利用边缘检测、角点检测、匹配特征提取等图像处理技术，提取建筑物的边界和线条特征。
(3) 基于模式识别的建筑物提取算法：通过对遥感影像进行特征提取和模式匹配，实现建筑物的快速准确提取。
基于对象的最优尺度建筑物信息提取方法_张建廷1
张立民，张建廷，徐涛
(海军航空工程学院电子信息工程系，山东 烟台，264001) 摘 要: 针对基于像素分析方法不适用于高分辨率影像信息提取的问题，提出一种基于对象的图像分析方法来进行城市建 筑信息提取。采用多分辨率图像分割方法得到图像对象，提出非监督的最优尺度判定方法，解决单尺度分割造成的欠分割和 过分割问题。在对象分类提取过程中，结合 LiDAR 数据的地形表面高程信息和光谱信息对建筑物进行提取，并利用尺寸、 空间位置等信息进行误分类修正。实验区域共提取出 18 个建筑目标，结果表明所提出的方法有效可行。 关键词: 遥感影像；图像分割；尺度；基于对象图像分析；数字表面模型 中图分类号: TP751.1 文献标志码: A 球表面物体信息获取的主要来源， 要 想获取地物信息， 必须进行图像分析和处理。 当前各种卫星 （如 IKONOS、Quickbird、GeoEye-1、WorldView-2 等）和 机载遥感设备已经能够提供“1m 级范围”的高空间分辨率 影像， 而传统的基于像素的图像分析方法， 主要对图像的最 小单元（即像素）进行处理，由于像素只能代表地物目标的 很小部分特征， 因此基于像素的方法并不适用于高分辨影像 处理[1]，在地面高分辨影像中，地面物体的阴影、树冠之间 的空隙等都会降低基于像素方法的分类精度， 并且容易产生 “椒盐现象” 。 基于对象的图像分析方法（object-based image analysis， OBIA）为高分辨率图像分析提供了一种解决方案[2-3]，与地 理信息系统软件中的面向对象（Object-oriented）概念相一 致[4]。基于对象方法首先将图像分割成内部属性相对一致的 片段或者对象， 然后利用这些对象的统计特性进行地物的分 类和识别。 基于对象方法降低了同一类地物内部光谱变化对 分割的影响并且利用了空间和背景信息，例如尺寸、形状、 纹理及拓扑关系等[5]，在这方面可以参阅文献[4]的综述。 在高分辨的城区影像中， 树木和草地的光谱信息和背景 信息相似， 建筑物和道路的光谱和背景也难以进行分离， 而 且存在的阴影也加大了图像分析的难度。 当前较为有效的方 法是引入机载激光雷达 ( Light Detection And Ranging， LiDAR)数据作为额外的波段，与遥感影像一起参与图像的 分割过程[6-9]， 虽然 LiDAR 数据在基于对象的城市要素提取 中获得较好的效果，但综合使用光谱、LiDAR 数据和基于 对象分析的方法不多， 并且在第一步对象生成的分割算法中 ———————————————
《基于高分遥感影像和DSM数据的建筑物提取方法研究》范文
《基于高分遥感影像和DSM数据的建筑物提取方法研究》篇一一、引言随着遥感技术的快速发展，高分遥感影像和数字表面模型（DSM）数据在地理信息科学、城市规划、建筑测量等领域得到了广泛应用。
这些数据能够提供高精度的地理信息，对建筑物进行提取与分析具有重大意义。
本文旨在研究基于高分遥感影像和DSM数据的建筑物提取方法，为相关领域的研究与应用提供理论支持。
二、高分遥感影像的获取与处理高分遥感影像具有高分辨率、多光谱等特点，能够为建筑物提取提供丰富的信息。
首先，我们需要通过遥感平台获取高分辨率的遥感影像。
然后，对影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正等步骤，以提高影像的质量。
接着，利用图像分割技术将影像分割成若干个区域，以便于后续的建筑物提取。
三、DSM数据的获取与处理DSM数据是通过激光雷达、立体像对等技术获取的地表高程数据。
在建筑物提取过程中，DSM数据能够提供地物的三维信息，有助于区分建筑物与周围环境。
首先，我们需要获取包含研究区域的DSM数据。
然后，对DSM数据进行滤波、分类等处理，以提取出建筑物的三维形态。
四、建筑物提取方法研究基于高分遥感影像和DSM数据的建筑物提取方法主要包括以下步骤：1. 特征提取：利用图像处理技术从高分遥感影像中提取建筑物的颜色、纹理、形状等特征。
同时，结合DSM数据提取建筑物的三维特征。
2. 分类与识别：采用机器学习、深度学习等方法对提取的特征进行分类与识别，以区分建筑物与周围环境。
其中，可以结合遥感影像的光谱信息、DSM数据的高程信息等多元数据进行分类。
3. 建筑物三维模型构建：根据分类与识别的结果，结合DSM 数据，构建建筑物的三维模型。
这一步骤可以利用三维建模技术，如表面重建、纹理映射等，使建筑物模型更加真实、精细。
4. 建筑物提取结果优化：对提取的建筑物结果进行后处理，包括去除噪声、填补空洞、平滑表面等操作，以提高建筑物的提取精度。
五、实验与分析为了验证基于高分遥感影像和DSM数据的建筑物提取方法的有效性，我们进行了实验。
一种基于多时相遥感影像的建筑物提取优化方法
一种基于多时相遥感影像的建筑物提取优化方法下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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基于最优尺度模型的建筑物信息提取
基于最优尺度模型的建筑物信息提取章程;吴俐民;黄亮【摘要】建筑物信息在数字城市建设过程中具有十分重要的意义和作用,从高分辨率遥感影像中提取建筑物信息已成为研究热点之一.本文结合当前现有的理论与方法,提出最优尺度的面向对象的方法对建筑物信息进行提取.首先采用多尺度分割算法对影像进行分割,然后采用最优尺度计算模型选取最优分割尺度,在分割的基础上构建建筑物提取知识库,最后采用最近邻方法将影像中的建筑物提取出来.实验结果表明,本文提出的方法能快速有效地提取出建筑物信息,且精度可靠.%The building information plays a very important role in the construction of the digital city. The extracting method of the building information from high-resolution remote sensing images has been the hot research topic. With the current existing theories and methods, this paper proposes an object-oriented building information extraction method based on optimal-scale model. Firstly, it used multi-scale segmentation algorithm to segment image, and chose the optimal segmentation scale by optimal scale computing model. Then it constructed the knowledge base for extracting the building information with the image segmentation. Finally, it extracted the building information from the images by the nearest neighbor method. The result shows that it can extract building information by this method quickly and efficiently, and the accuracy is reliable.【期刊名称】《贵州大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(028)003【总页数】5页(P45-49)【关键词】信息提取;最优尺度模型;建筑物;面向对象【作者】章程;吴俐民;黄亮【作者单位】昆明理工大学国土资源工程学院,昆明650093;昆明市规划编制与信息中心,昆明650051;昆明理工大学国土资源工程学院,昆明650093【正文语种】中文【中图分类】P237随着对地观测技术的出现和发展，遥感影像在社会生活和经济生活中发挥着越来越大的作用。
基于多层次分割分类模型及其特征空间优化的建筑物提取方法
基于多层次分割分类模型及其特征空间优化的建筑物提取方法党涛;宋起;刘勇;徐安建;徐波;张宏刚【摘要】针对高空间分辨率遥感影像城市地物信息提取中的尺度效应、光谱多样性及分类特征优化等问题,基于面向对象影像分析方法,结合数据挖掘与机器学习技术,提出了一种多层次分割分类模型及其特征空间优化的建筑物提取方法.首先,根据遥感信息多尺度特性,针对地物特征差异设立层级关系,再结合光谱多样性特征定义地物包含的子类型,建立基于不透水面分割分类提取建筑物的层次化结构;然后,利用提出的Relief F-PSO组合特征选择方法,优化构建相应层次的影像特征空间;最后,在多尺度分割和特征优化的基础上,基于随机森林模型获取不透水面分布,进而采用J48决策树算法分类提取建筑物.实验结果表明,该方法能够利用较少数量的影像特征,获得高精度的建筑物提取成果.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2019(031)003【总页数】12页(P111-122)【关键词】基于对象影像分析;建筑物;多层次模型;特征选择【作者】党涛;宋起;刘勇;徐安建;徐波;张宏刚【作者单位】西安测绘总站,西安 710054;兰州大学资源环境学院,兰州 730000;西安测绘总站,西安 710054;兰州大学资源环境学院,兰州 730000;西安测绘总站,西安710054;西安测绘总站,西安 710054;西安测绘总站,西安 710054【正文语种】中文【中图分类】TP790 引言面向对象影像分析(object-based image analysis，OBIA)方法突破了传统分类以像素为基本处理单元的局限性，能够综合利用对象的光谱、纹理、几何和空间结构特征，实现较高层次的遥感影像专题信息分类提取，以其明显的特点和优势，成为建筑物目标提取不可或缺的重要方向和研究热点[1]。
目前，国内外已有不少学者利用基于对象的分类方法，从不同角度入手研究提取影像建筑物信息，也针对性地提出了不同检测模型与策略，取得了在限定条件下较好的分类效果[2-10]。
最优尺度下的面向对象建筑物提取
最优尺度下的面向对象建筑物提取
李慧;李志娟;张东华
【期刊名称】《遥感信息》
【年(卷),期】2022(37)3
【摘要】针对基于面向对象方法提取建筑物准确度与精度不高的问题,提出了一种面积方差最优尺度分割法。
该方法利用SPOT 5卫星遥感影像,根据建筑物特征对影像进行多尺度分割,以所有类别分割对象与实际目标匹配程度作为衡量的依据获得最优尺度。
在不同尺度等级的对象层次上,根据对象的多特征组合,完成对建筑物分层分类提取。
实验结果表明,该方法大大减少了分类的不确定性,获取了较高的精度,为建筑物准确提取提供了思路。
【总页数】5页(P72-76)
【作者】李慧;李志娟;张东华
【作者单位】内蒙古自治区测绘地理信息中心;中国地质大学(北京)土地科学技术学院;内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.基于对象的最优尺度建筑物信息提取方法
2.面向对象的多尺度高分影像建筑物提取方法研究
3.面向对象的多尺度多特征高分遥感影像建筑物提取
4.面向对象最优分割尺度下的茶园提取
5.面向对象建筑物目标提取的最优分割尺度选择
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基于高分遥感影像的海岛建筑物高度测算研究
基于高分遥感影像的海岛建筑物高度测算研究孙苗;张宏晔;张峰;范诗玥;陈绍建;张建楠【摘要】准确、快速建立海岛建筑物的三维立体模型对于海岛生态保护与开发利用、海岛建设项目监督和管理、海岛权益维护等具有重要意义.其中建筑物高度数据是三维模型建立的重要基础数据.如何快速、准确获取成为研究的重点和难点.本文通过对比、分析现行的高度数据提取方法,选择利用高分遥感影像进行建筑物阴影测高法,以河北省月岛为实验区,进行了建筑物高度提取,并和实际高度进行对比,对阴影测高法测量高度进行精度评价.【期刊名称】《海洋通报》【年(卷),期】2018(037)004【总页数】7页(P468-474)【关键词】高程数据;阴影测高法;海岛三维立体模型【作者】孙苗;张宏晔;张峰;范诗玥;陈绍建;张建楠【作者单位】国家海洋信息中心天津300171;国家海洋信息中心天津300171;国家海洋信息中心天津300171;国家海洋信息中心天津300171;唐山市海洋局国际旅游岛分局,河北唐山063000;唐山市海洋局国际旅游岛分局,河北唐山063000【正文语种】中文【中图分类】P236;P2372010年，《中华人民共和国海岛保护法》颁布实施，对我国海岛实施统一、有效的科学化管理。
自此，从法律层次明确了国家、地方各级海岛管理职责部门对海岛的监督管理。
但是由于我国海岛众多，且部分海岛远离大陆，海岛变化日新月异，及时准确掌握海岛现状，对海岛进行监视监测，合理合法开展海岛开发利用活动，并对相关违规现象进行维权执法，成为海岛开发与管理工作的难点。
因此，快速掌握海岛开发建设情况，对其进行较具体的监视监测，对于我国海岛开发与利用、海岛保护以及海岛信息化具有重要的意义（姬厚德等，2016；徐文斌等，2016）。
而且，我国的部分权益岛礁（如南海岛礁）被他国非法侵占并进行基础设施建设，对于这些基础设施进行及时、精确地测算和对权益岛礁监视监测是维护我国海洋权益的重要途径（李晓冬等，2016）。
基于对象建模的遥感影像建筑物提取方法
基于对象建模的遥感影像建筑物提取方法
王世伟;方涛
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2010(0)12
【摘要】研究城镇建筑物的提取是遥感影像分析应用中的一项重要内容.遥感影像建筑物结构和光谱的多样性,使结构、光谱等特征的建筑物提取变得极其复杂.根据遥感影像的建筑物纹理区别于其它空间对象纹理的特点,为提高影像分辨率,提出Gabor纹理块的遥感影像对象模型方法应用于遥感影像城镇建筑物的提取.以整个城镇为对象,以建筑物、道路、绿地等不同城镇区域为组成对象的纹理块,建立基于纹理块的对象模型,利用模型进行遥感影像对象的纹理标定,最终提取出城镇建筑物.实验结果表明方法克服了建筑物结构复杂性和多样性以及背景环境的影响,能很好地从城镇遥感影像中提取建筑物.
【总页数】5页(P254-257,311)
【作者】王世伟;方涛
【作者单位】上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海,200240;上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海,200240
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于多特征融合的SVM高分辨率遥感影像建筑物提取方法 [J], 赵春晖;李思聪
2.基于图割与阴影邻接关系的高分辨率遥感影像建筑物提取方法 [J], 施文灶;毛政元
3.基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法 [J], 范荣双;陈洋;徐启恒;王
竞雪
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5.基于高分辨率遥感影像的建筑物提取方法综述 [J], 张亚一; 费鲜芸; 王健; 王筱雪; 陈周
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基于物方空间几何约束最小二乘匹配的建筑物半自动提取方法
基于物方空间几何约束最小二乘匹配的建筑物半自动提取方法张祖勋;张剑清;胡翔云
【期刊名称】《武汉大学学报：信息科学版》
【年(卷),期】2001(26)4
【摘要】提出了一种从数字航空立体像对半自动提取建筑物的方法。
操作员通过人机界面选择房屋的种类并输入初始位置 ,然后经过边缘检测、直线段提取和据此房屋几何模型的线段自动编组等处理得到各房屋角点的初始位置。
最后 ,为了获得房屋的精确定位和符合物方严格几何约束的结果 ,基于物方空间几何约束的最小二乘匹配平差模型用于求取房屋直线边缘和物方几何模型的最优匹配。
试验表明。
【总页数】6页(P290-295)
【关键词】半自动建筑物提取;特征提取;最小二乘匹配;空间几何约束;数字摄影测量【作者】张祖勋;张剑清;胡翔云
【作者单位】武汉大学遥感信息工程学院;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TU198;P231.5
【相关文献】
1.基于最小二乘法平差建筑物模型的空间约束 [J], 祁向前;刘国栋;钟广锐
2.基于物方几何约束提取建筑物垂直边缘 [J], 唐亮;谢维信;黄建军;谢兴灿
3.基于先验形状约束水平集模型的建筑物提取方法 [J], 田昊;杨剑;汪彦明;李国辉
4.基于物方几何约束的多视匹配算法研究 [J], 孟俊俊;张云生;李杰
5.基于区域分割合并的建筑物半自动提取方法 [J], 周俊;晏非;孙曼
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基于数学形态学的高分遥感影像地震重点目标信息提取
基于数学形态学的高分遥感影像地震重点目标信息提取张小咏;买莹;张凌【期刊名称】《地震》【年(卷),期】2013(033)002【摘要】Earthquake key objects are densely populated areas and key facilities, which include schools, hospitals, dangerous goods, transportation hub and so on. They are the main goal of the emergency and rescue after earthquakes occurred. This paper makes full use of the processing advantages of morphological characteristics (including shape, size, direction, etc. ) based on mathematical morphology, and constructs the extraction algorithm and process of the key object information. And then, the method has been tested using high resolution remote sensing image from the 2010 Haiti earthquake. Separation and extraction of the oil tank damage state is realized. In the same time, the airport runway old damage state is extracted. The test results show that key goals obviously differentiated from the background, gray scale and structure of information can be used for extraction through mathematical morphology. Test results also show that mathematical morphology algorithm has application prospect in the emergency rescue rapid processing.%重点目标是抗震救援的关键,重点目标的破坏大多与目标本身的破坏或破坏前后的形态变化有关.本文利用数学形态学方法对地物形态特征(包括形状、大小、方向等)处理的优势和思路,构建了重点目标信息提取流程和算法,并利用海地地震的高分辨率遥感影像,对震后油罐破损状态的分离和提取、以及对机场跑道旧损状态的提取.试验结果表明,对于形态上能够明显区别于背景的重点目标,可以利用灰度和结构信息通过数学形态学进行提取.而且数学形态学算法构造灵活,处理速度快,便于硬件实现,对应急救援的快速处理有一定应用前景.【总页数】8页(P115-122)【作者】张小咏;买莹;张凌【作者单位】中国地震应急搜救中心,北京 100049【正文语种】中文【中图分类】P315.9【相关文献】1.基于阈值分割与数学形态学的高分辨率遥感影像道路信息提取 [J], 冯健;马海荣;李夏2.基于面向对象的高分辨率遥感影像目标信息提取 [J], 吴文欢;于宏;赵英俊;陆冬华;伊丕源3.无人机高分辨率遥感影像地震滑坡信息提取方法 [J], 付萧;郭加伟;刘秀菊;鲁恒;杨正丽;项霞4.面向地震灾区高分辨遥感影像信息提取方法 [J], 付萧;鲁恒;朱庆;李乃稳;庄文化;何敬5.含有限水体介质的地震灾害高分遥感影像信息提取方法 [J], 任君宇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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0 引言
遥感影像数据是地球表面物体信息获取的主要来源， 要 想获取地物信息， 必须进行图像分析和处理。 当前各种卫星 （如 IKONOS、Quickbird、GeoEye-1、WorldView-2 等）和 机载遥感设备已经能够提供“1m 级范围”的高空间分辨率 影像， 而传统的基于像素的图像分析方法， 主要对图像的最 小单元（即像素）进行处理，由于像素只能代表地物目标的 很小部分特征， 因此基于像素的方法并不适用于高分辨影像 处理[1]，在地面高分辨影像中，地面物体的阴影、树冠之间 的空隙等都会降低基于像素方法的分类精度， 并且容易产生 “椒盐现象” 。 基于对象的图像分析方法（object-based image analysis， OBIA）为高分辨率图像分析提供了一种解决方案[2-3]，与地 理信息系统软件中的面向对象（Object-oriented）概念相一 致[4]。基于对象方法首先将图像分割成内部属性相对一致的 片段或者对象， 然后利用这些对象的统计特性进行地物的分 类和识别。 基于对象方法降低了同一类地物内部光谱变化对 分割的影响并且利用了空间和背景信息，例如尺寸、形状、 纹理及拓扑关系等[5]，在这方面可以参阅文献[4]的综述。 在高分辨的城区影像中， 树木和草地的光谱信息和背景 信息相似， 建筑物和道路的光谱和背景也难以进行分离， 而 且存在的阴影也加大了图像分析的难度。 当前较为有效的方 法是引入机载激光雷达 ( Light Detection And Ranging， LiDAR)数据作为额外的波段，与遥感影像一起参与图像的 分割过程[6-9]， 虽然 LiDAR 数据在基于对象的城市要素提取 中获得较好的效果，但综合使用光谱、LiDAR 数据和基于 对象分析的方法不多， 并且在第一步对象生成的分割算法中 ———————————————
基于对象的最优尺度建筑物信息提取方法
张立民，张建廷，徐涛
(海军航空工程学院电子信息工程系，山东 烟台，264001) 摘 要: 针对基于像素分析方法不适用于高分辨率影像信息提取的问题，提出一种基于对象的图像分析方法来进行城市建 筑信息提取。采用多分辨率图像分割方法得到图像对象，提出非监督的最优尺度判定方法，解决单尺度分割造成的欠分割和 过分割问题。在对象分类提取过程中，结合 LiDAR 数据的地形表面高程信息和光谱信息对建筑物进行提取，并利用尺寸、 空间位置等信息进行误分类修正。实验区域共提取出 18 个建筑目标，结果表明所提出的方法有效可行。 关键词: 遥感影像；图像分割；尺度；基于对象图像分析；数字表面模型 中图分类号: TP751.1 文献标志码: A 文章编号：
Object-based building extraction with optimal image segmentation scales
ZHANG Li-min, Jian-ting, XU Tao
(Department of Electronic and Information Engineering, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai Shandong, 264001, China) Abstract: In high resolution remote sensing images, the traditional pixel-based methods are inefficient when extracting information from images. So in this paper an object-based image analysis method is introduced to extract building information. At the beginning, a multi-resolution segmentation method is used to divide the image into segments and these segments are image objects on which further analysis and classification is implemented. Through the intra-segment and inter-segment heterogeneity measures, an unsupervised optimal scale method is used to segment the image. In order to get a better segment results, the under-segment and over-segment regions caused by single scale segmentation are segmented with a smaller scale and merged respectively. To classify the image objects, the digital surface model (DSM) derived from LiDAR data and spectral information are used together to analyze and get properties of buildings. And by height distribution and the green ratio of objects the building is extracted coarsely. To get a refined building extraction, spatial information such as size and position is used. In the final result, 18 buildings objects are extracted from the high resolution urban image and the method is efficient and feasible. Key words: remote sensing image; image segmentation; scale; object-based image analysis; DSM