本文關(guān)鍵詞：聯(lián)合星載VHR光學(xué)與SAR圖像的城市大面積建筑物高度快速提取

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【摘要】：城市是遙感監(jiān)測的重要區(qū)域,建筑物作為城市的重要組成部分,其分布和發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢是當(dāng)下研究的熱點。建筑物高度作為研究城市縱向發(fā)展的重要指標(biāo),同樣是城市遙感監(jiān)測的重要內(nèi)容。目前,高分辨率(Very High Resolution,VHR)星載光學(xué)圖像和合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)圖像較為廣泛的應(yīng)用于城市建筑物高度提取。在應(yīng)用過程中,這兩種圖像本身及提取方式都具備各自的優(yōu)勢,但由于某些特殊因素,使其在使用過程中存在缺陷。例如,在使用光學(xué)圖像時,主要是通過提取建筑物的陰影,根據(jù)建筑物陰影的成像幾何關(guān)系確定建筑物高度,但是某些高分辨率圖像的衛(wèi)星參數(shù)無法獲取,給該方法的使用帶來困難。而SAR圖像使用時存在的缺陷主要是圖像特征缺失以及提取效率偏低。針對以上兩種圖像在應(yīng)用中所存在的缺陷,本文提出一種聯(lián)合星載高分辨率光學(xué)與SAR圖像的大面積城市建筑物高度快速提取方法,分別以各自的優(yōu)勢彌補對方的缺陷,在保證精度的前提下提高了效率,主要研究內(nèi)容如下:1.建筑物陰影的提取方面,這里采用一種監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類結(jié)合的方式。將支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)與形態(tài)學(xué)陰影指數(shù)(Morphological Shadow Index,MSI)相結(jié)合,省去大量特征閾值確定的過程,增加了提取的效率的同時滿足精度要求。在獲取陰影后自動計算并記錄陰影長度。2.建筑物高度提取方面,本文在研究SAR圖像中建筑物的成像機(jī)制與圖像特征后,基于模型匹配法,從SAR圖像上提取特征完整的建筑物樣本高度,具體的操作步驟包括建筑物成像幾何模型的建立、匹配函數(shù)的設(shè)計以及遺傳模擬退火算法迭代尋優(yōu)。3.光學(xué)與SAR聯(lián)合提取方面,本文選取若干個特征完好的建筑物樣本,分別提取樣本的建筑物高度和陰影長度,將高度值和陰影長度值進(jìn)行一元線性回歸分析,獲得線性關(guān)系方程式,并依此線性關(guān)系以及其他建筑物的陰影長度來提取其他建筑物高度。本文選取了烏魯木齊市頭屯河區(qū)的一片住宅區(qū)作為研究區(qū),并編寫計算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)本文的算法。在研究區(qū)內(nèi)選取5棟建筑物作為樣本,提取樣本的陰影長度和高度,并建立線性關(guān)系;均勻選取研究區(qū)內(nèi)的24棟建筑物作為實驗對象,利用本文方式提取建筑物高度,并使用全站儀實地測量高度進(jìn)行驗證,驗證結(jié)果表明所有提取結(jié)果絕對誤差均小于4米,相對誤差不超過17%,結(jié)果令人滿意。
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TU198;TN957.52

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