基于形态学建筑物指数的城市建筑物提取及其高度估算

通过引入高分辨率影像的形态学建筑物指数和阴影指数,并结合面向对象的地物信息提取思想,准确地提取出城市建筑物及其阴影,进而实现了城市建筑物的高度估算。首先,利用形态学建筑物指数的多方向多尺度特征,将建筑物与邻近光谱相似的道路目标进行分离;其次,采用双阈值策略提取建筑物与相应的阴影,进一步提高了建筑物的提取精度;最后,根据成像时刻卫星和太阳的高度角、方位角,建立建筑物阴影长度与建筑物高度的估算模型。试验利用厦门市思明区软件园资源三号(ZY-3)数据进行城市建筑物提取及其高度估算,证实该方法能够较准确地估算出建筑物的高度信息,并且比基于SVM的监督分类方法具有更高的建筑物提取精度,建筑物高度估算的中误差可达±1m。     

一种基于小波变换的图象融合算法

基于多分辨率小波变换的融合算法近年来得到了广泛的应用。为了充分利用各种遥感图象的信息中,针对“资源一号”卫星图象和SPOT全色波图象,提出了一种新的基于区域能量特征的小波变换复原-增强融合算法。通过同IHS、PCA和HPF几种传统融合方法的比较和结果评价,证明该方法在提高“资源一号”卫星图象空间分辨率的同时,还较好地保留了多光谱图象的光谱信息,并且有效地克服了“资源一号”卫星图象模糊的特点。     

基于形态学阴影指数的高分二号影像建筑物高度估计

高分二号卫星是我国自主研发的高分辨率对地观测卫星,分辨率达到亚米级。利用高分二号卫星遥感影像,结合数学形态学和面向对象分类的思想进行城市建筑物高度估计。首先,利用多尺度分割将影像分割成对象;进而结合光谱、形状、形态学阴影指数(MSI)等特征面向对象进行分类,相对准确提取出建筑物的阴影并计算阴影的长度;最后,结合影像成像时的卫星、太阳和建筑物的几何关系模型进行建筑物高度估计,并利用实地测量数据进行精度评价和误差分析。结果显示,90%的估计结果绝对误差小于1m,说明该方法可以有效地从高分二号影像中提取建筑物高度,展现了国产高分辨率遥感影像提取城市建筑物信息的巨大潜能。     

基于知识决策树的城市水体提取方法研究

针对城市水体与建筑物阴影、沥青路面和浓密植被等暗地物的光谱混淆性,构建了结合光谱特征和空间特征的城市水体提取知识决策树.其基本思路为:首先利用短波红外波段提取暗地物,其次分别利用浓密植被在近红外波段和沥青路面在红波段中的反射率剔除这两类暗地物,再次利用空间密度特征剔除建筑物阴影,最后根据面积对水体进行补充识别.与现有方法相比,本方法提出了城市水体提取中需关注的暗地物类型并开展针对性特征分析,并利用由噪声环境下密度聚类方法(DBSCAN)描述的空间密度特征区分城市水体和建筑物阴影.对北京城区SPOT 5多光谱影像开展的实验得到的检测率为86.18％,虚警率为13.82％,表明本方法是基于中分辨率多光谱影像提取城市水体的有效方法.     

建筑造型及其环境图象的渲染技术

本文提出一个用于建筑物及其周围场景真实感图形生成的图形图象综合光线跟踪算法采用综合处理图形和图象的光线跟踪技术，对建筑物及其场景中插人的景物图象（如树木、人物等）可以根据光源、视点的位置，生成合理的阴影和倒影。由于引入了虎视点及位置纹理映射的方法，景物图象在造型表面上的倒影及景物图象上被其它物体遮挡的阴影效果更加逼真。提出的天空背景的处理方法，使得背景可以反射、透射到建筑物表面上，并在视点变化时天空背景可以正确地移人或移出视野。此外本文还在表现建筑物表面材料的连续纹理映射、模拟地面积水的局部反射效果等问题上给出了解决方法。     

SAR图像建筑物成像特性及重建研究方法

基于SAR图像中平面屋顶建筑物的成像机理,介绍SAR图像中建筑物的信息获取和重建方法,包括成像特性、建筑物平面长条屋顶的提取、建筑物高度计算.通过成像原理,利用建筑物二次散射亮线及叠掩、阴影区域定位建筑物屋顶区域,再结合叠掩、阴影区域反推出建筑物高度的计算公式,实现建筑物三维重建.     

基于几何和图象的建筑物建模方法的实现

虚拟实现（ＶＲ）系统是一种具有交互性和临场感的三维图形系统，目前得到了广泛的研究和应用。构造ＶＲ系统的一项关键技术是建模。本文介绍了一种基于几何和图象的建筑物建模方法。它充分利用了建筑物的特性，使建筑物基本几何模型的恢复变得比较容易。用户使用建筑物的一组图象，通过交互式操作，使用计算机视觉中从运动恢复结构（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｆｒｏｍ ｍｏｔｉｏｎ）的算法，来重建建筑物的几何模型。     

最优尺度下的面向对象建筑物提取北大核心CSCD

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。     

基于“北京一号”小卫星影像阴影的建筑物高度测算研究

通过分析"北京一号"小卫星成像特点及数据获取时的几何特性,建立了利用"北京一号"小卫星影像进行建筑物高度测量的模型,并对北京市望京地区建筑物高度进行了测量试验和实地验证.结果表明,用"北京一号"小卫星影像能获得较为准确的建筑物高度信患,并为城市遥感应用提供辅助和支持.     

一种快速提取建筑物高度的方法研究

目前有多种利用单张高分辨率卫星影像计算建筑物高度的模型,但是其适用条件限制了建筑物高度提取的速度和精度。为了解决这一难题,提出利用建筑物投影同名点线段长度估算高度方法,并结合高分辨率影像数据和实测建筑物高度数据对估算结果进行分析。结果表明计算模型正确、精度较高(绝对误差在2.04 m以内)、使用参数较少、普适性强,在城市灾害评估与预测方面具有较大的实用潜质。     

Delimiting the building heights in a city from the shadow on a panchromatic SPOT-image: Part 2: Test of a complete city

The building heights and the heights' distribution of a city are important information for the research about the small climate of the city, the modelling of the signal transformation between the mobile phones in the city, etc. In this paper a test is shown, in which the building heights and the heights' distribution of a city (about 20 km by 20 km) are delimited from the shadows that are identified on a panchromatic SPOT-image. The identifying precision is 93 per cent by checking 200 identified buildings. The calculated heights of 77 buildings are examined and the root-mean-square error is 6-13 m. The high building density and overlapping of the grey value distribution between ‘shadow’ and ‘tree/bush’ on the image are two main inferences. The test shows that (1) the building heights and the heights' distribution of a city could be roughly delimited from the shadows on a very good panchromatic SPOT-image, and (2) the delimiting precision could meet the demands of the above two researches.     

多光谱图像与全色图像的像素级融合研究

以高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级双源融合为例，详细地总结了卫星多源遥感图像融合领域像素级融合的步骤、基本融合模型和优缺点，重点分析了各种常见像素级融合方法的原理和特点，并归纳了像素级融合结果的主客观评价标准和评价方法，以及像素级融合的主要应用领域，最后讨论了像素级融合目前存在的问题和今后的发展方向。     

一种基于灰度直方图的遥感影像阴影自动检测方法

在高分辨率全色遥感影像中,阴影的存在既给目标识别带来了困难,又包含了地物的层次和高度信息。本文运用灰度统计直方图的势函数对全色遥感影像的灰度统计直方图函数进行拟合,使用一阶差分找到直方图势函数的第一个谷点,以该谷点对应的灰度值对原始影像做阈值分割完成阴影检测。实验表明,在各种复杂地物环境下,本文方法都能能完成灰度分割阚值的自动选取,其阴影检测结果是快速有效的。     

基于多进制小波的多源遥感影像融合

首先介绍了遥感影像融合的一般理论和方法，然后在讨论多进制小波理论和影像特征的基础上，提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法，该算法根据待融合影像分辨率之比来确定采用几进制小波，将待融合的高分辨率影像进行多进制小波变换，然后把高分辨影像经小波变换后获得的低频成分和低分辨率影像依据一定的关系进行相互转换，以形成新的高分辨影像的低频成分，经过多进制小波逆变换获得到融合后的影像，最大限度地利用了待融合影像的信息，防止了影像信息的丢失，通过对具体影像的清晰度和空间分辨率，融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息，同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率，给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱影像，SPOT全色影像与TM影像的融合结果，并与其他方法进行了比较，从而证明了本方法的优越性和自适应能力。     

TM多光谱与SPOT 全色遥感图像融合算法对比

融合技术是遥感数据处理中一种重要的方法。而TM多光谱与SPOT全色图像是遥感融合最为普遍的选择。为了对比分析不同方法在融合TM多光谱与SPOT全色图像上的效果,提出基于色彩空间的HSV变换、基于算数技术的Brovey变换和Gram—Schmidt波谱锐化3种融合方法相结合,实现了对同一传感器的全色和多光谱数据融合。试验表明:就空间信息量而言,经过HSV变换的图像具有最大的空间信息,但其光谱保真能力最差;Brovey变换最大限度保持了原始图像的光谱信息,而空间信息的详细程度较差;Gram-Schmidt波谱锐化后的影像不仅保持了多光谱影像的光谱信息,同时又保持了高光谱全色影像的空间细节信息,是一种较好的图像融合方法。     

遥感影象融合效果的客观分析与评价

本文综合利用三类统计参数来进行遥感影象融合效果的分析与评价：第一类反映亮度信息，如均值；第二类反映空间细节信息，如方差、信息熵、交叉熵和清晰度，其中给出了一种更切合实际的交叉熵定义；第三类反映光谱信息，如扭曲程度、偏差指数与相关系数。以小波变换融合方法为例，针对TM多光谱影象与SPOT全色影象融合的具体情况，，对不同分解阶数的融合影象进行分析和评价。评价结果与理论分析结果和目视效果相吻合，说明这些参数可以作为遥感影象融合的客观效果评价准则。     

多光谱遥感图像与高分辨率全色图像融合研究

介绍了遥感图像融合的一般过程和特点,研究了像素级融合的常用算法,归纳了融合图像的基本步骤,采用四种融合方法对高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级融合实验,发现基于小波变换的图像融合提供更多细节信息,Brovey变换法融合全色图像与多光谱图像目视效果最好,速度最快。     

基于分块DCT的遥感图像融合方法

本文提出了用DCT变换处理全色光学图像和多光谱图像的融合方法。该方法的基本思想:首先将配准的图像分块,对图像子块进行DCT变换;在DCT变换域内,对全色光学图像子块的高频部分和对应的多光谱图像子块的低频部分进行融合;最终,将融合子块组合得到融合图像。实验表明:该方法是可行有效的,取得了理想的融合效果。     

Automatic building height extraction by volumetric shadow analysis of monoscopic imagery

This article presents a new approach to automatic extraction of building heights from monoscopic urban scenes. A volumetric shadow analysis (VSA) method was proposed previously for extraction of 3D building information (height, shape, and footprint location) and for handling occluded building footprints or shadows. It determined building heights by adjusting building height manually until the projected shadows generated for an assumed height and actual shadows in the image matched. In this article, we propose an intelligent scheme based on the VSA for automatic building height extraction. We achieve this by checking the location change of projected shadow lines with respect to the actual shadow regions while building heights are increased incrementally. In this article, the performance of the proposed automatic height extraction was compared to that of manual extraction. The method was first applied to IKONOS, KOMPSAT-2, QuickBird, and Worldview-1 images with manually extracted building roofs. The root mean square error (RMSE) of building heights was under 3 m by automatic height extraction and 2 m by manual extraction. The RMSE of building footprint location was close to twice that of image ground sample distance (GSD) by automatic height extraction and under twice that of image GSD by manual extraction. These results support the capability of the proposed method in automatic height extraction from a single image efficiently and accurately, and in handling occluded building footprints and shadows. Second, the method was combined with an existing roof extraction method and tested for automated building roof extraction. The results showed that the proposed method can also provide a powerful cue for automatic building roof extraction from a single image.     

折反射全向图像与遥感图像配准的建筑物高度提取算法

提出一种折反射全向图像与遥感图像配准的建筑物高度提取算法,可应用于大范围三维城市重建。首先,利用全向Hough变换方法提取折反射全向图像中建筑物的顶部边界线;然后基于提取的边界线,根据空间水平直线全向成像的角度不变性对折反射全向图像与遥感图像进行配准;最后利用配准结果,依据折反射全向图成像模型计算建筑物高度。实验结果证明该方法简捷易行且计算结果准确,误差较小。