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文章轉載自微信公眾號中國高分觀測,來源:大氣與環境光學學報,作者:趙強、楊志、蘇紅超、楊世植,版權歸原作者及刊載媒體所有。
建築高度信息提取是高解析度衛星遙感獲取城市空間信息的熱點問題之一。為了實現建築物高度信息的高精度提取,提出了一種基於規則信息的面向對象的建築物高度反演方法。
首先根據建築物陰影幾何、紋理和光譜特徵建立基於規則信息的建築物陰影提取算法,進行建築物陰影信息提取,再通過計算像元平均值算出陰影長度,構建衛星、太陽、建築物和其陰影的空間模型反演建築物高度。本文採用揚州市兩個實驗區(佳家花園和杉灣小區)的高分二號衛星遙感數據進行高度反演試驗,通過對反演小區的105棟建築物實際高度測量,對反演結果驗證,總體精度為96.5%,表明該方法在城市建築物高度信息提取方面具有較高的精度。
因原始圖像已經過絕對定標處理,所以不需要輻射校正,直接運用FLAASH大氣校正工具完成大氣校正;之後採用NNDiffuse Pan Sharpening圖像融合方法將所獲得的多光譜數據與全色數據進行融合;最後採用不規則圖像裁剪方法裁剪出需要的研究區域,如圖2所示。
圖2 經過預處理後的高分二號衛星圖
a)佳家花園
b)揚州市
c)杉灣小區
利用基於規則信息的面向對象進行高解析度遙感影像的建築物陰影信息提取,分為兩個步驟:1)影像分割,2)基於規則的分類提取。1)影像分割:為了將影像分割成內部同質性較好、局部異質性較大的影像對象,使用多尺度分割算法對遙感影像進行最優尺度分割,根據像元對象的幾何、光譜差異來進行合併,直到超過所給定的閾值來結束分割,經過反覆驗證將閾值定為50,其分割效果最好。
2)基於規則信息的分類提取:根據幾何、紋理和光譜信息特徵建立規則資料庫來進行陰影特徵提取,採用基於決策樹的建築物提取算法來進行分類,通過分析歸一化植被指數(NDVI)、歸一化水體指數(NDWI)和陰影光譜特徵提取出陰影信息,如圖3所示。
圖4 提取的佳家花園小區房屋
陰影二值化圖(a)
矢量疊合圖(b)
圖5 提取的杉灣小區房屋
陰影二值化圖(a)
矢量疊合圖(b)
圖6 陰影長度計算流程
1)在高分二號影像中搜尋到建築物屋頂,並對其進行編號;2)找到測量所需的邊界線,在邊界線上選取一點為端點,再以太陽方位角的方向來進行陰影搜索,直到確定此方向無陰影為止,記錄下像元數;3)在線段下一點重複上述過程,直到線段結束為止;4)找出每個陰影像元個數的眾數,剔除掉跟眾數偏離過大的無效值,計算岀像元個數的平均值;5)進行下一個建築物屋頂編號,重複上面1)~4)的過程,直到搜尋建築物編號結束。
4.3建築物高度反演和精度評價
根據計算所得到的陰影長度,結合太陽與衛星的方位角、高度角以及建築物所在的位置,構建建築物高度反演模型,計算出建築物高度。
根據建立建築物高度反演模型對揚州市佳家花園和杉灣小區105棟建築物進行了高度反演,並與用雷射測距儀實地測量的房屋高度信息作為驗證比較,反演得到的建築物高度與實際測量高度的相關性為0.98。
對於105棟建築物高度反演的精度和反演誤差統計,可以看出,誤差最大值為7.87m,誤差最小值0.01m,誤差分布在0〜2m之間的房屋數由102棟,對於樣本數為105棟建築物高度反演平均誤差為0.82m,平均相對誤差為2.35%。反演得到的所有建築物高度總和除以所有建築物實際高度總和,得到總體精度為96.5%。
基於高分二號衛星影像進行城市建築物高度提取,提出利用基於規則信息的面向對象分割技術對建築物陰影提取,並計算出陰影長度,通過建立建築物高度反演模型反演建築物高度。該方法具有較高的可靠性和提取精度。該研究對大範圍的城市建築物高度遙感反演提供了思路與參考,對於城市精細化管理業務具有較好的應用價值。微信號:huitiandi321
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