【摘要】：近幾年來,城市的快速發(fā)展對城市基礎地理信息數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢性和準確性提出了更高的要求,而建筑物作為城市區(qū)域主要地物,其空間位置、形態(tài)尺寸等幾何信息的及時更新尤其重要,如何快速采集和更新建筑物的相關信息已成為測繪地理信息領域的重要研究問題。航空遙感技術比較成熟,成像比例尺大,此外還具有地面分辨率高、獲取方式簡單等優(yōu)勢,已經(jīng)成為了地理數(shù)據(jù)獲取與更新的主要途徑之一。但是高分辨影像中“同物異譜”和“同譜異物”等現(xiàn)象的存在,使得傳統(tǒng)的以基元為基礎的圖像處理方法已經(jīng)無法滿足信息提取的需要。面向對象的方法以一系列同質區(qū)域為研究對象,充分利用遙感影像的幾何、紋理和光譜等特征,進行地物的分類和提取,很大程度上保證了分類的精度。但是在利用面向對象的方法進行建筑物的提取時,由于航空影像道路和建筑物光譜特征的相似性,部分道路會被誤分為建筑物,造成很多誤提取,影響建筑物提取精度。而高度作為區(qū)分建筑物和道路的有效特征之一,有效利用這一信息將很大程度上改善建筑物提取結果,提高建筑物檢測準確性。因此,本文在通過面向對象提取建筑物的基礎上,充分利用航空影像立體像對中隱含的高程信息,提出了一種基于高程約束的建筑物多級自動檢測方法。首先利用面向對象方法初步提取建筑物,獲得建筑物初始提取結果;然后對建筑物初始提取結果進行數(shù)學形態(tài)學運算,再采用基于邊緣檢測的小圖斑刪除的方法刪除噪聲圖斑,獲得建筑物精化提取結果圖;最后采用概率松弛匹配法進行影像匹配,通過光束平差法解算出精化提取結果中的所有圖斑的邊緣點的高程,基于高程設置閾值刪除精化結果中錯誤圖斑,最終得到建筑物優(yōu)化提取結果。本文采用了兩種不同來源的航空立體影像進行實驗:第一種數(shù)據(jù)的傳感器類型為UltraCam數(shù)碼航空相機,拍攝于2011年6月,覆蓋區(qū)域為江蘇省南京市仙林大學城;第二種數(shù)據(jù)來源于ISPRS測試數(shù)據(jù)集,其傳感器類型為UltraCam D數(shù)碼航空相機,覆蓋地區(qū)為加拿大多倫多。對比兩組數(shù)據(jù)的實驗結果,第一組數(shù)據(jù)實驗得到的建筑物優(yōu)化提取結果與精化提取結果相比,數(shù)量提取準確率從47.83%提高到91.43%,效果最好的實驗可達到100%:第二組數(shù)據(jù)中,數(shù)量提取準確率從81.82%提高到93.75%。實驗結果表明,基于高程約束的建筑物多級自動檢測方法能夠有效地刪除結果中錯誤信息,提高建筑物檢測精度。
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技術路線圖

邐－１－１－１逡逑圖２．１邋４－鄰接卷積模板邐圖２．２邋８－鄰接卷積模板逡逑Ｌａｐｌａｃｅ具有各向同性、線性和位移不變性的特點，對于細線和孤立點的檢測效逡逑果比較好。其缺點是Ｌａｐｌａｃｅ二階導數(shù)運算，因此與比一階導數(shù)算子相比，，對噪聲更逡逑加敏感，因此邊緣檢測前要對圖像進行平滑處理。此外Ｌａｐｌａｃｅ的各向同性也導致其逡逑檢測的邊緣的方向信息丟失，常常產(chǎn)生雙像素的邊緣。逡逑２．邋３．邋３邋Ｃａｎｎｙ邊緣檢測逡逑１９８６年，ＣａｒｎｎｙＷ提出了基于最優(yōu)化算法的邊緣檢測算子，由于其良好的信噪比逡逑和檢測精度，使得Ｃａｎｎｙ算子在圖像處理方面應用廣泛。Ｃａｎｎｙ認為邊緣檢測算子具逡逑有三個準則，即，好的檢測性能、好的定位性能、唯一性。Ｃａｎｎｙ算子首次將這三個逡逑準則用數(shù)學形式表示出來
【學位授予單位】：南京師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：P208;P237

【參考文獻】

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本文編號：2640018