基于面向对象的航空影像建筑物提取技术研究

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基于倾斜摄影三维影像的建筑物震害提取研究

基于倾斜摄影三维影像的建筑物震害提取研究低空无人机遥感系统具有机动性、灵活性、便捷性,可以较低的成本快速获取区域高分辨率影像,尤其在地震发生后,灾区受灾严重、人员无法进入,通过操控无人机采集灾区影像,为灾情分析提供第一手资料,在航空摄影和震害分析中发挥着越来越重要的作用。

精确的建筑物震害评估对地震应急、救灾、经济损失评估有着重要的作用,而传统的正射遥感影像仅能在垂直视角进行分析,无法获取建筑物的高度、墙体结构、外墙裂缝等信息,因此基于正射遥感影像提取建筑物震害的发展受到制约。

结合传统航空摄影技术和数字地面采集技术,机载多角度倾斜摄影技术应运而生,通过在同一飞行平台上搭载多台或多种传感器,同时从多个角度采集建筑物侧面和顶部影像,建模形成的高精度三维影像解决了正射影像只能从垂直视角进行分析的局限性。

本文采用无人机倾斜摄影系统采集的2014年8月3日云南鲁甸6.5级地震震后影像,结合建模技术生成高分辨率的三维影像、数字表面模型(Digital Surface Model,DSM),研究倾斜摄影技术以及二维遥感影像提取建筑物震害的方法。

本文采取降维手段将三维模型对应的纹理影像导出,结合面向对象法提取混凝土结构外墙及裂缝,并根据《建(构)筑地震破坏等级划分(GB/T24335-2009)》,对提取的结果进行分析,判定建筑物震害程度。

本文结合研究倾斜摄影处理技术生成的DSM影像数据特点和传统手段基于DSM影像提取建筑物的研究方法,采取将DSM影像转化成DSM深度影像和归一化DSM影像(n DSM)两种方式,对同一区域建筑物进行实验提取,并对提取结果进行精度评价。

基于DSM影像提取建筑物的研究表明,在地形起伏较大的区域,采取归一化DSM影像提取建筑物精度更高。

因此,本文基于归一化DSM影像通过设置不同的高度阈值提取未倒塌建筑物,再根据倒塌率公式分析该区域的倒塌情况。

我国是一个地震灾害严重的国家,地震发生后,建筑物震害对烈度判定和建筑物易损性矩阵、人员伤亡易损性矩阵的修正等影响巨大。

航测建筑物提取关键技术探讨

航测建筑物提取关键技术探讨摘要：本文基于笔者多年从事航测数据处理的相关工作经验，以航空影像建筑物提取为研究对象，采用面向对象的思路，探讨了预处理、特征选择、外形初步提取等一套流程形成的思路方法，并进行了实验，全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华，相信对从事相关工作的同行能有所裨益。

关键词：面向对象航空影像建筑物提取光谱特征中图分类号：p23 文献标识码：a 文章编号：1672-3791（2013）01（b）-0043-02面向对象信息提取是以对象为基本单位来进行的，其关键步骤有两个：多尺度影像分割（对象生成）和影像信息提取。

其中，分割（对象生成）是面向对象信息提取方法的基础，分割结果的好坏直接关系到后续信息提取结果的精度。

本文提出的面向对象的建筑物外形提取基本思路是：预处理→多尺度分割→建筑物特征选择→初步提取→优化外形。

1 预处理本文的预处理采用影像融合，随着多种遥感卫星的发射成功，我们有了许多可利用的多传感器、多时相、多分辨率和多光谱遥感影像。

遥感影像的信息提取常常要求把多传感器、多时相、多光谱和多分辨率影像进行融合分析，以提取感兴趣的信息。

图像融合的定义可描述为：将传感器获取的图像数据预处理后，采用一定的算法将各图像中所包含的信息有机的结合起来，以产生新的数据，来获得对同一事物或目标更客观、更本质的认识。

从而大大提高融合图像的信息含量并使其在特征提取、分类、目标识别以及目视效果等方面更为有效。

其优点可以归纳如下。

（1）可靠的数据来源。

在有若干传感器不能被利用或受干扰，或某个目标/事件不在覆盖范围内时，至少有一种传感器可以提供图像信息。

（2）增加测量维数，增加了置信度。

利用对同一目标的多波段、多时相、多角度的图像数据可以更全面地揭示目标的本质特性，提高目标判别结果的可靠性。

（3）提高了空间分辨率。

多传感器孔径可以获得比任何单一传感器更高的图像分辨率。

（4）信息互补。

不同的影像传感器由于其观测能力的片面性，不能全面的反映地物的整体信息，将不同类型、不同时相的影像数据进行针对性的融合可以进行信息互补。

使用遥感影像进行建筑物提取的方法

使用遥感影像进行建筑物提取的方法引言：随着遥感技术的不断发展和进步，遥感影像已经成为获取地理信息的重要手段之一。

在城市规划、土地利用、自然资源管理等领域，使用遥感影像进行建筑物提取成为了必不可少的工作。

本文将探讨几种常见的建筑物提取方法，并对其特点和应用进行分析。

一、基于目标检测的建筑物提取方法基于目标检测的建筑物提取方法是最常见和常用的一种方法。

它通过分析遥感影像中的特定纹理、颜色或形状等特征来检测建筑物目标。

常见的目标检测算法包括基于像素的方法、基于对象的方法和基于机器学习的方法。

1. 基于像素的方法基于像素的建筑物提取方法是最简单和直接的方法之一。

它通过设定某些特定的像素值或像素组合来检测建筑物。

例如，可以利用建筑物通常使用的红色或灰色来提取建筑物。

这种方法的主要优点是简单快速，但也存在着较大的误差率，容易受到光照、阴影等因素的干扰。

2. 基于对象的方法基于对象的建筑物提取方法是在像素级别的基础上进行的更高层次的目标检测。

它对遥感影像中的建筑物目标进行分割和识别，将像素组合成为连续的建筑物区域。

常见的方法包括基于阈值分割、基于边缘检测、基于形态学等方法。

这种方法在提取建筑物形状和边界方面效果较好，但也容易受到遮挡和复杂背景的影响。

3. 基于机器学习的方法基于机器学习的建筑物提取方法是近年来非常流行的方法之一。

它通过训练一定数量的有标注的样本数据，利用机器学习算法对影像进行分类和预测，实现自动化的建筑物提取。

常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和深度学习等。

这种方法准确性较高，但对于样本数据的选取和处理要求较高，而且计算量也较大。

二、基于特征提取的建筑物提取方法基于特征提取的建筑物提取方法是指通过提取遥感影像中的特征信息来检测建筑物。

常见的特征包括纹理特征、颜色特征和形状特征等。

1. 纹理特征提取纹理特征提取是基于遥感影像中建筑物纹理的变化来进行建筑物提取的一种方法。

关于城市建筑物提取方法的研究

关于城市建筑物提取方法的研究摘要：建筑物是城市的主要组成部分，是城市化建设的主要地物特征, 也是地理库中最容易发生变化和更新的部分, 更是城市化建设不断发展的重要体现。

虽然城市的占地面积仅占地球总面积的极少数，但是随着人口的增长，城市化的进程越来越快，城市建筑物的数量也在急剧上升，因此对建筑物的分析也占据了越来越重要的地位。

关键字：城市建筑物提取方法优化随着时间的变迁，科技的发展，遥感技术已经运用到了生活中的各个领域，遥感技术有很多优点，包括获取的数据量大，获取数据的范围大，获取数据的便利等等。

城市遥感技术主要涵盖了四个方面，有植被、水体、建筑物、道路。

而城市建筑物是城市的重要组成部分，是人类生产、生活最重要的场所, 也是城市布局、管理的重要组成部分，建筑物信息又与人类的生存息息相关，所以对建筑物信息的提取就显得尤为重要了，因为提取的建筑物信息可以在很多领域都发挥重要的意义。

一、城市建筑物的提取方法第一种分类方法：针对高分辨率城市建筑物提取，可以根据原理的不同分为以下三类：面向对象、基于特征和结合辅助信息。

（一）面向对象的方法。

面向对象分类方法是一种影像自动分析方法,是由多个像元组成的像元群,目标对象比单个像元分析更具有意义。

面向对象的方法主要包括分割影像、设计特征、提取建筑这三个步骤。

分割影像就是按照特定的算法对影像进行分割，得到对象后，将其是作为后续过程中的最小分析单元。

设计特征和提取建筑物是分割后的提取步骤。

（二）基于特征的方法基于特征的方法即利用建筑物本身的几何、纹理、光谱等特征进行城市建筑物提取。

基于边缘特征的主要原理是:在高分辨率遥感影像上，地物的边缘特征比较明显，通过边界灰度值的跳变检测出边缘后，进行建筑物的提取。

基于角点方法的主要原理是:矩形建筑物通常具有明显的的角点信息，因此很多研究者利用建筑物的角点特征对其进行初步的定位。

基于特征的方法主要依靠建筑物的一个或多个特征进行城市建筑物提取，该方法的鲁棒性较差。

面向对象的多尺度多特征高分遥感影像建筑物提取

第３３卷　第２期２０１９年２月北京测绘Ｂｅｉｊｉｎｇ　Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ　ａｎｄ　ＭａｐｐｉｎｇＶｏｌ．３３　Ｎｏ．２Ｆｅｂｒｕａｒｙ　２０１９引文格式：吕道双，林娜，张小青．面向对象的多尺度多特征高分遥感影像建筑物提取［Ｊ］．北京测绘，２０１９，３３（２）：１９１－１９５．ＤＯＩ：１０．１９５８０／ｊ．ｃｎｋｉ．１００７－３０００．２０１９．０２．０１３［收稿日期］　２０１８－０９－２６［基金项目］　重庆市教委科学技术研究项目（ＫＪＱＮ２０１８００７４７）；重庆市留学人员回国创新支持计划项目（ＣＸ２０１７１２７）［作者简介］　吕道双（１９９４－），男，安徽蚌埠人，硕士在读，研究方向为遥感与摄影测量。

Ｅ－ｍａｉｌ：７４１０３２２４１＠ｑｑ．ｃｏｍ［通讯作者］　林娜，Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｎｎａｗｂ＠１２６．ｃｏｍ面向对象的多尺度多特征高分遥感影像建筑物提取吕道双林　娜张小青（重庆交通大学土木工程学院，重庆４０００７４）［摘　要］　建筑物作为地理信息基础数据，是衡量城市发展的主要指标，如何对遥感影像对建筑物进行的提取是遥感图像处理的热点。

本文研究了基于面向对象的高分遥感影像建筑物提取，首先对影像进行多尺度分割，然后对分割以后形成的有意义的图斑进行处理。

结合建筑物的光谱、形状等特征对建筑物进行提取，实验结果表明该方法提取结果较好，精度可以达到９０．３％。

［关键词］　高分辨率遥感影像；面向对象；多尺度分割；建筑物提取［中图分类号］　Ｐ２３７［文献标识码］　Ａ［文章编号］　１００７－３０００（２０１９）０２－０１９１－５０　引言建筑物作为重要的地物目标，是更新基础地理数据库的主要目标之一，在城市高分遥感影像中８０％以上的目标是建筑物和道路［１］，其重要性不言而喻。

建筑物提取主要应用于城市地图更新、变化监测、城市规划、城市违章建筑物发现，数字城市建设等方面。

如何从海量的遥感影像中提取、识别建筑物信息对于以上应用具有积极意义，但由于高分辨率影像背景信息复杂，同物异谱和同谱异物现象严重，随着遥感空间分辨率不断提高，从遥感图像中可以提取到更多的细节，但是如今建筑物结构越来越复杂，使得人工判读费时费力，自动化程度较低，采集到的质量不一致等问题［２］。

基于无人机倾斜影像的建筑物震害提取研究

基于无人机倾斜影像的建筑物震害提取研究无人机遥感在建筑物震害评估方面发挥着重要作用。

它可以迅速航拍震后建筑物照片,提取建筑物破坏信息,预估破坏程度从而获取受灾情况,为国家救援提供决策资料。

传统的遥感一般只能航拍受损建筑顶部影像,很难获取其侧面情况,从而使生成的正射影像缺少房屋建筑的侧面、高度、楼层数和占地面积等信息,导致建筑物震害评估的不准确。

近年兴起的无人机倾斜摄影技术从多个角度拍摄建筑物的顶部和侧面照片,生成的三维模型不仅展现建筑物破坏的真实三维场景,而且较为准确的反映建筑物外墙破坏细节、高度和位置等信息。

本文使用2017年四川九寨沟7.0级地震震后分辨率10cm的无人机倾斜影像研究提取建筑物破坏信息的方法,主要研究内容如下:(1)倾斜摄影技术建模生成的三维模型较好的表现单体建筑物侧面和顶面震害细节信息,然而模型的高维特性无法直接基于倾斜影像提取建筑物震害信息,经过降低维度或者点云分割获得的侧面纹理影像往往导致单体建筑物震害信息不清晰以及侧面纹理的杂乱破碎。

针对这些问题,本文提出一种直接从九寨沟震后倾斜影像快速获取单体建筑物侧面纹理的新方法,即利用元素打散功能将三维模型打散,实现三维白模与贴图纹理的分离,获取单体建筑物较为完整的顶部和侧面影像信息,同时利用三维模型瓦片的坐标高程范围和单体建筑物的坐标高程选取最优纹理影像,并对纹理影像上单体建筑物外墙和墙皮脱落信息采用面向对象方法进行提取,通过对这些建筑物震害信息的分析,判定单体建筑物为中等和严重两个破坏等级。

(2)结合面向对象多尺度分割算法与深度学习卷积神经网络训练模型,提取灾区群体建筑物震害信息。

面向对象多尺度分割可以将不同的地物分割到不同的对象中,但是对于对象的波段、大小、纹理和空间位置等特征描述不全,降低了地物的识别分类的效率和精度特征,卷积神经网络通过深层次特征训练学习可以有效识别提取不同地物特征。

本文首先使用目视解译群体建筑物顶面和侧面影像震害信息,并选取有震害信息的建筑物顶面和侧面构建训练样区,样区大小为100*100尺寸像素,样区分为三类:完好建筑物面图片标签1,破坏建筑物面图片标签2,其他地物和背景图片标签3。

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。

高分辨率SAR图像建筑物提取方法研究

高分辨率SAR图像建筑物提取方法研究一、本文概述随着遥感技术的不断发展，合成孔径雷达（SAR）已成为获取高分辨率地面信息的重要手段。

SAR图像因其独特的成像方式，能够穿透云雾，实现全天候、全天时的地面观测，尤其在城市规划和建筑物监测等领域具有广泛的应用前景。

然而，从SAR图像中提取建筑物信息仍面临诸多挑战，如图像斑点噪声、复杂的背景干扰等。

因此，研究高分辨率SAR图像中建筑物提取方法具有重要的理论价值和实践意义。

本文旨在探讨高分辨率SAR图像建筑物提取的关键技术和方法。

介绍了SAR图像的基本特点和建筑物提取的研究现状，为后续研究提供理论基础。

重点分析了现有建筑物提取算法的优点和不足，并针对其存在的问题提出了相应的改进策略。

接着，通过对比实验验证了所提方法的有效性和优越性。

探讨了建筑物提取技术在城市规划、灾害监测等领域的应用前景，为未来的研究提供了方向。

本文的研究不仅有助于推动SAR图像解译技术的发展，还为相关领域提供了更加精准、高效的建筑物信息提取方法。

希望本文的研究成果能够为相关领域的实践应用提供有益的参考和借鉴。

二、高分辨率SAR图像特点与预处理高分辨率SAR（合成孔径雷达）图像是一种重要的遥感数据源，因其具有全天时、全天候的成像能力，广泛应用于城市规划、灾害监测、军事侦察等领域。

与传统的光学遥感图像相比，SAR图像具有一些独特的特点，如不受光照条件影响、对地表覆盖类型敏感、能穿透云雾等。

然而，SAR图像也存在一些固有的问题，如斑点噪声、几何失真和辐射失真等，这些问题在进行建筑物提取时需要进行适当的预处理。

高分辨率SAR图像具有高的空间分辨率和方位分辨率，能够提供丰富的地表细节信息。

SAR图像对地表覆盖类型的敏感性使其能够识别不同类型的建筑物，包括低矮的建筑、高层建筑以及不同材质的建筑。

然而，SAR图像的解译难度也相对较大，因为SAR图像是以雷达回波的形式获取的，其信息表达方式与光学图像不同，需要通过专门的解译技术才能有效提取建筑物信息。

基于Roberts边缘检测的面向对象建筑物信息提取

２２Ｒｂｒ算法描述．ｏｅｔｓ多尺度分割采用的是一种基于区域合并的分割方
式，分割结果表现在不同的层面上，些层面的信息由这选择的尺度但形状的观察并不适合，物的空问信息在边缘检测所而地得到的影像结果中同样可以体现出来，同时生成了每个
择分割尺度。选择分割尺度的过程繁琐而复杂，分割在
形状标准由光滑度与紧致度两个参数组成。光滑
度标准的作用是将影像对象的边界光滑度进行优化，在数据异质性较高的情况下可防止对象边缘的破碎，并且生成非紧致的对象。紧致度标准的作用是将影像对象的紧致度进行优化，影像数据光谱反差较弱并当且需要将紧致对象与非紧致对象分开时，使用紧致需度标准。光滑度标准与紧致度标准并不冲突，具体在
尺度；最后，根据分割得到的影像对象选取建筑物的特
征组合成知识体系进行分类提取。
２Ｒｂｒ尺度参数计算模型ｏｅｓｔ
２１分割尺度．
估算方法，利用Ｒｂ，检测得到边缘影像并选取样本计算出参数估值，而确定最优分割尺度。实验表明。方法实ｏｅｓ从该
现过程简单，能快速地确定最优分割尺度参数，高了建筑物提取的效率且精度高。提
关键词：向对象；筑物提取；割尺度；ｏｅｓ缘检测面建分Ｒｂ，边

卫星遥感影像建筑物信息提取新方法

卫星遥感影像建筑物信息提取新方法近年来，随着卫星遥感技术的不断发展，利用卫星遥感影像进行建筑物信息提取已成为地理信息科学领域的研究热点之一。

传统的建筑物信息提取方法往往依赖于人工解译和手工标注，工作量大，效率低，并且易受主观因素影响。

因此，研究新的方法来自动化提取建筑物信息对于提高效率、降低成本具有重要意义。

一种新的方法是利用深度学习技术进行建筑物信息提取。

深度学习是一种模仿人脑的神经网络算法，通过训练数据自动学习特征和规律。

深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，并被广泛应用于目标检测和图像分类等任务中。

在建筑物信息提取中，深度学习可以通过训练大量的遥感影像样本，自动提取建筑物的特征，并完成建筑物的边界提取、分类和定位等任务。

相比传统方法，利用深度学习进行建筑物信息提取可以减少人工干预，提高准确性和效率。

另一种新的方法是基于卫星遥感影像的多源数据融合。

卫星遥感影像的分辨率有限，难以直接提取细小或隐藏在高层建筑中的建筑物信息。

为了解决这一问题，研究人员将卫星遥感影像与其他数据源，如激光雷达数据或地面摄影数据进行融合。

多源数据融合可以提供更多维度的信息，丰富建筑物信息的特征。

例如，激光雷达数据可以提供建筑物的高度信息，地面摄影数据可以提供建筑物的外观信息。

通过将这些数据融合起来，可以更准确地提取建筑物的边界、高度和类型等信息。

此外，基于卫星遥感影像的深度学习方法与多源数据融合方法可以相互配合，形成一种新的综合方法。

例如，可以在深度学习的基础上进一步引入激光雷达数据或地面摄影数据，通过多源数据的融合提取建筑物的更详细信息。

这种综合方法可以充分利用不同数据源的优势，提高建筑物信息提取的准确性和效率。

此外，随着卫星遥感技术的进一步发展，高分辨率遥感影像的获取将变得更加容易。

高分辨率遥感影像可以提供更清晰、更详细的建筑物信息，为建筑物信息提取新方法的研究提供了更好的数据基础。

同时，随着云计算和大数据技术的发展，处理大规模遥感影像数据的能力也得到了显著提升。

基于深度学习的遥感图像建筑物提取技术研究

基于深度学习的遥感图像建筑物提取技术研究随着遥感技术的不断发展和深入应用，越来越多的高分辨率卫星遥感图像被获取，给建筑物提取和识别技术提出了新的挑战和机遇。

如今，深度学习技术成为图像识别领域的主流方法，并在遥感图像建筑物提取中得到了广泛应用和发展。

本文将从基于深度学习的遥感图像建筑物提取技术的原理、方法和应用等方面进行探究。

一、基于深度学习的遥感图像建筑物提取技术原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法。

它通过多层神经网络对数据进行学习和提取特征，并通过反馈机制不断优化网络参数，从而实现图像识别、语音识别、自然语言处理等领域中的高性能和高精度。

在遥感图像建筑物提取中，深度学习技术能够对遥感图像中的建筑物进行语义分割和特征提取，快速准确地提取出建筑物的轮廓、模型和信息。

二、基于深度学习的遥感图像建筑物提取技术方法在基于深度学习的遥感图像建筑物提取技术中，常用的方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度学习网络融合等。

1.卷积神经网络（CNN）CNN是一种前向反馈的神经网络，能够通过卷积层、池化层和全连接层等组成一系列操作来提取特征信息。

在遥感图像建筑物提取中，CNN能够根据卷积核和卷积步长等参数提取图像中的纹理、形状和颜色等特征信息，并将其转化为特征向量。

通过反向传播算法不断优化权重参数和损失函数，最终得到高精度的建筑物提取结果。

2.循环神经网络（RNN）RNN是一种能够处理序列数据的神经网络，通过循环连接和状态传递等机制来实现信息的记忆和处理。

在遥感图像建筑物提取中，RNN能够结合地物信息、环境因素和时间序列等数据特征来提取建筑物的空间分布和构造特征。

通过长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）等技术，能够有效解决遥感图像中复杂建筑物结构和弱纹理部分的提取问题。

3.深度学习网络融合深度学习网络融合是将多个神经网络进行组合和优化的技术。

在遥感图像建筑物提取中，通过将CNN、RNN、自编码网络（AE）和卷积神经网络自编码器（CAE）等网络进行组合和堆叠，能够有效提高建筑物提取的准确性和鲁棒性，同时避免过拟合和梯度消失等问题。

基于对象的最优尺度建筑物信息提取方法_张建廷1

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 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 ———————————————

面向对象的损毁建筑物提取

面向对象的损毁建筑物提取王慧敏;李艳【摘要】地震灾害已经成为一种频发的自然灾害之一,在震后的灾害评估中,建筑物的倒塌情况是很重要的一项指标.本文用GeoEye影像提取海地地震中的损毁建筑物.由于海地地震时发生倒塌的房子大多处于比较老旧的地区,房屋比较密集,而且房顶结构也比较复杂,我们采取了一种基于规则集的方法通过分类将倒塌建筑物逐步与其他各种地物区分开来.即在影像多尺度分割的基础上,结合纹理特征及几何特征,通过规则集的方法构成分类树提取损毁房屋.另外在进行植被剔除时本文根据影像的特点提出了一种新的植被指数geo-NDVI,最后根据目视解译的结果对分类的结果进行了对比.%The earthquake disaster has become one of the frequent natural disasters. The collapse of the building is important in the disaster assessment of the earthquake. This study is using GeoEye images in the Haiti earthquake to extract the damage buildings. When the earthquake occurred in Haiti,the collapsed houses mostly are comparatively old ones,and the houses are densely situated and the roof structure is dense and more complicated. We took a rule-based method in classification to distinguish the collapsed houses with other kinds of residential buildings gradually. We extract the damaged buildings with a rule of a classification tree on the base of image multi-scale segmentation,combining with the texture characteristics and geometry. The texture characteristics in the rule set are generated by the gray level co-occurrence matrix,including homogeneity,dissimilarity, entropy,energy,mean,etc. Geometric features include border area,length,width,number of pixels and etc. In addition,it isproposed a new vegetation index geo-NDVI in eliminating of the vegetation based on the characteristics of image. Finally,the results were compared with the ones of classification by visual interpretation.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2011(000)005【总页数】5页(P81-85)【关键词】面向对象;灰度共生矩阵;损毁建筑物提取;geo-NDVI【作者】王慧敏;李艳【作者单位】国际地球研究所南京大学,南京210093;国际地球研究所南京大学,南京210093【正文语种】中文【中图分类】TP791 引言近年来，地震灾害已经频繁地席卷世界各地，造成大面积的建筑物倒塌和大量的人员伤亡，在进行震后的灾害变化监测中，损毁信息的提取给救灾及灾后重建工作提供了科学的依据。

使用遥感影像进行建筑物提取的技术指南

使用遥感影像进行建筑物提取的技术指南引言：建筑物提取是遥感影像处理中的重要任务之一。

准确地提取建筑物信息可以帮助城市规划、环境监测以及灾害评估等方面的工作。

本文将为读者介绍使用遥感影像进行建筑物提取的技术指南，包括数据采集、数据预处理、影像分类等方面的内容。

一、数据采集数据采集是建筑物提取的基础步骤。

应选择具有高空间分辨率和多光谱信息的遥感影像。

目前，常用的遥感影像数据包括航空影像和卫星影像。

航空影像拍摄于飞机上，通常具有较高的空间分辨率，适用于小区域的建筑物提取；卫星影像拍摄于卫星上，覆盖范围广，适用于大范围的建筑物提取。

合理选择数据采集时间也是至关重要的，光照条件良好的天气可以提供更清晰的影像，有利于建筑物提取的准确性。

二、数据预处理数据预处理是建筑物提取的关键步骤之一。

在进行影像分类之前，需要对原始影像进行一系列的预处理操作，以提高建筑物提取的准确性。

首先，进行大气校正以消除大气光遮蔽，常用的方法有Dark Object Subtraction (DOS)和QUick Atmospheric Correction (QUAC)。

其次，进行影像增强操作，如直方图均衡化和运动模糊去除等。

最后，进行影像配准和投影转换，以确保不同遥感影像的一致性。

三、影像分类影像分类是建筑物提取的核心步骤。

根据建筑物的特征，常用的分类方法有基于阈值的分类和基于机器学习的分类。

基于阈值的分类方法根据像素的灰度值进行分类，适用于具有明显灰度差异的建筑物提取。

基于机器学习的分类方法采用统计学和模式识别的方法，通过训练样本对影像进行分类，适用于复杂场景下的建筑物提取。

常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等。

根据实际情况选择适当的分类方法，并进行参数调优，以提高建筑物提取的准确性。

四、后处理后处理是建筑物提取的最后一步。

在影像分类之后，建筑物提取结果可能存在误差和噪声。

因此，需要进行一些后处理操作，如形态学处理、边缘滤波等。

基于卫星遥感影像的城市建筑物分类提取研究

基于卫星遥感影像的城市建筑物分类提取研究摘要遥感技术是根据电磁波的理论，应用各种传感仪器对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息，进行收集、处理，并最后成像，从而对地面各种景物进行探测和识别的一种综合技术。

作为空间地理信息系统建设的一种有效方法，在智慧城市建设中发挥着重要作用。

文章通过应用遥感影像进行城市建筑物自动化分类提取方法的研究，为相关技术应用于智慧城市建设提供参考。

关键词：智慧城市；遥感影像；建筑物；自动化提取1.研究背景随着经济社会的高速发展，城市面貌也在发生着巨大的变化，为了更科学有效的进行城市规划、建设和管理，城市建设管理部门需要及时掌握城市建设变化情况。

在远程遥感观测技术出现之前，人们主要通过工程测量等方法来收集城市信息，进行城市规划与管理。

卫星遥感技术以其大范围、快速准确获取地面信息的优越性，越来越广泛应用于土地利用、城市规划与管理等领域。

在智慧城市建设中，对于建筑物的识别提取是极其重要的，如何识别建筑物从而更好的分类和提取也直接关系到建筑物提取的自动化程度。

此外，由于城市建设的不断发展，城市建筑物不断更新变化，因此，对建筑物进行有效的识别与提取是一个非常关键的问题，找到一种准确高效且自动化的高分遥感建筑物提取方法来替代人工方式具有重要意义。

2.研究现状目前的建筑物提取主要是通过利用图像特征信息来进行图像建筑物的识别以及提取。

这些年来，国内外的很多学者都专注于对遥感影像建筑物进行精确识别，以及在影像上提取出建筑物等信息的研究，并且提出了很多的方法和理论，也取得了一定的成果。

比如利用建筑物的位置关系对相似的建筑物进行过滤，最后通过图割算法实现对建筑物的精确提取；过Mask R-CNN算法来实现对建筑物的矢量提取；通过人工提取的方法对房屋进行提取，从而实现对建筑物房屋位置、范围等的初步自动化提取等。

在国外，Janja Avbelj and Rupert Muller提出了一种新的彩色高分辨率遥感图像建筑物提取方法。

面向对象的损毁建筑物提取

２１．Ｏ１５
■ 感应用
遥感信息
面向对象的损毁建筑物提取
王慧敏，艳李
（际地球研究所南京大学，京２０９）国南１０３
摘要：地震灾害已经成为一种频发的自然灾害之一，在震后的灾害评估中，建筑物的倒塌情况是很重要的一
项指标。本文用Ｇｏｙ影像提取海地地震中的损毁建筑物。由于海地地震时发生倒塌的房子大多处于比较老ｅＥｅ
ｉｈｉａｔｒａｓｓｍｅｔｏｈａｔｑａｅＴｈｓｓｕｙｉｕｉｇＧｅＥｙｍａｅｎｔｅＨａｔｅｒｈｕｋｏｅｔａｔｔｅｄｍａｅｎｔｅｄｓｓｅｓｅｓｎｆｔｅｅｒｈｕｋ．ｉｔｄｓｓｎｏｅｉｇｓｉｈｉａｔｑａｅｔｘｒｃｈａｇｉ
．
ｂｉｉｇ．ｈｎｔｅｅｒｈｕｋｃｕｒｄｉｉ，ｈｏｌｐｅｏｓｓｍｏｔｙａｅｃｍｐｒｔｖｌｌｎｓａｄｔｅｈｕｅｒｕｌｎｓＷｅｈａｔｑａｅｏｃｒｅｎＨａｔｔｅｃｌｓｄｈｕｅｓｌｒｏａａｉｅｙｏｄｏｅ，ｎｈｏｓｓａｅｄｉａｄｎｅｙｓｔａｅｎｈｏｆｓｒｃｕｅｉｅｓｎｒｏｐｉａｅ．ｅｔｏｕｅｂｓｄｍｅｈｄｉｌｓｉｉａｉｎｔｉｔｎｅｓｌｉｔｄａｄｔｅｒｏｔｕｔｒｄｎｅａｄｍｏｅｃｍｌｔｄＷｏｋａｒｌ－ａｅｔｏｎｃａｓｆｔｏｄｓｉ — ｕＳｃｃｏ

《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。

一种基于面向对象辅以DSM的建筑物提取方法

一种基于面向对象辅以DSM的建筑物提取方法王俊博;金琦;杨国东;张旭晴;詹国旗;邵鹏【摘要】Based on the object-oriented technology and DSN method, the building information is extracted quickly. The slope information is extracted from DSM generated by Li DAR point cloud data, and the outline of building is extracted according to the height information of object. The object outside the outline of the building is then subdivided. The outline of the building is optimized based on the spatial information, shape information and spectral information of the divided building objects. The experimental results show that the correct rate of the extracted objects is 97. 9％, and the completeness rate is 96. 4％.%基于面向对象技术并辅以DSN 的方法来快速提取建筑物信息, 从LiDAR点云数据生成的DSM中提取到坡度信息, 并根据对象的高度信息来提取到建筑物的大致轮廓, 然后分割建筑物轮廓外的对象, 依据已分建筑物对象的空间信息、形状信息及光谱信息来优化建筑物轮廓.实验结果表明, 提取到的对象的正确率为97. 9％, 完整率为96. 4％.【期刊名称】《世界地质》【年(卷),期】2018(037)004【总页数】7页(P1258-1264)【关键词】DSM;坡度;对比度分割;面向对象影像分析;优化轮廓【作者】王俊博;金琦;杨国东;张旭晴;詹国旗;邵鹏【作者单位】吉林大学地球探测科学与技术学院, 长春 130026;吉林大学地球探测科学与技术学院, 长春 130026;吉林大学地球探测科学与技术学院, 长春130026;吉林大学地球探测科学与技术学院, 长春 130026;吉林大学地球探测科学与技术学院, 长春 130026;中国石油管道局工程有限公司, 河北廊坊 065000【正文语种】中文【中图分类】TP790 引言建筑物提取作为遥感影像信息提取中难度较大、提取精度较低、无固定成型的提取方法的一类，与植被提取、水体提取及道路提取等相比提取过程较为困难。