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        一種基于遙感的快速提取建筑物高度的方法

        2017-03-30 08:05:02劉同華景文博姜淑華
        科技創(chuàng)新導(dǎo)報 2016年31期
        關(guān)鍵詞:遙感影像

        劉同華++景文博++姜淑華

        摘 要:針對傳統(tǒng)的提取建筑物高度方法過程復(fù)雜、參數(shù)過多且不易獲得的不足,提出了一種快速、簡便提取建筑物高度的方法。首先對原始遙感影像進(jìn)行圖像預(yù)處理,然后用K-平均算法進(jìn)行聚類分析得到陰影和建筑物區(qū)域;并對提取的陰影進(jìn)行腐蝕、膨脹等操作,以此來增加陰影的邊緣信息;最后實地測量建筑物高度與陰影長度,根據(jù)兩者之間的幾何映射關(guān)系,提取建筑物的高度。結(jié)果表明:對比傳統(tǒng)的建筑物高度提取方法,該方法不僅簡單快速,而且精度達(dá)到1.5 m以內(nèi),從而為大規(guī)模建筑物群的高度提取提供了一種快速、便捷、有效的方法。

        關(guān)鍵詞:遙感影像 K-平均算法 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 建筑物高度

        中圖分類號:TP79 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-098X(2016)11(a)-0087-02

        城市化發(fā)展包含了城市水平空間和垂直空間上的發(fā)展,而建筑物作為城市中最重要的組成部分,其高度的變化正是城市化垂直空間的體現(xiàn)。目前,隨著光學(xué)敏感元件的高精密集成技術(shù),遙感影像分析精度的日益提升,因此,遙感影像得以廣泛應(yīng)用。何國金[1]等人也進(jìn)行建筑物高度的估算,針對北京市蜂窩電話網(wǎng)的布點建設(shè)要求進(jìn)行高度分級,并生成不同建筑物高度的分布圖,通過驗證結(jié)果準(zhǔn)確率達(dá)到80%以上。以上方法雖然都對建筑物高度的提取提供了有效的方法,但過程相對復(fù)雜,必須提前獲知太陽及衛(wèi)星的各種角度。在未知太陽和衛(wèi)星的各種角度以及大批量處理數(shù)據(jù)時,使用這些方法誤差較大。

        為了實現(xiàn)快速、精準(zhǔn)、有效地評價建筑物群的高度信息,該文使用“高分一號”遙感影像數(shù)據(jù)提取建筑物高度。首先對原始影像進(jìn)行預(yù)處理,其次利用K-平均算法聚類分析得到建筑物以及陰影區(qū)域;然后對陰影進(jìn)行腐蝕膨脹等處理,獲取準(zhǔn)確的陰影長度,通過其長度計算出建筑物的高度。該方法無需提前獲知太陽及衛(wèi)星的各種角度信息,操作便捷,提取方法快速、精準(zhǔn),克服了獲取衛(wèi)星遙感信息所帶來的困難。

        1 建筑物與陰影的提取

        針對建筑物群的在遙感影像中的實際成像特點,我們可以得到,通過獲取的陰影信息來提取建筑物高度是該文的關(guān)鍵。由于原始影像成像時會受到大氣湍流、電磁波輻射等影響,導(dǎo)致遙感影像存在不同程度上的畸變、失真以及模糊等現(xiàn)象[2]。因此在提取建筑物和陰影之前首先對遙感影像進(jìn)行一定程度上的預(yù)處理操作,便于后續(xù)的影像圖像信息處理。然后利用K-平均算法分割出建筑物與陰影區(qū)域,并對陰影進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理,使邊緣自然平滑。流程圖如下:

        1.1 K-平均算法分割建筑物陰影

        遙感影像預(yù)處理消除噪聲和畸變后,采用K-平均聚類算法[3]對建筑物和陰影進(jìn)行分割。K-平均算法的根本思路就是把個數(shù)據(jù)處理對象根據(jù)他們的屬性分為個分割。

        其中,數(shù)據(jù)和之間的歐幾里得距離為,表示簇類個數(shù),公式如下:

        (1)

        同一簇類的中心點表示為,公式如下:

        (2)

        聚類準(zhǔn)則函數(shù)定義如下:

        (3)

        為所有對象的誤差平方和,為空間中的任意一點,為聚類的期望值。

        1.2 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的陰影處理

        通過K-平均算法得到的陰影邊界有鋸齒化現(xiàn)象和由于遮擋等因素某些地方出現(xiàn)孔洞或斷點。因此利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)腐蝕、膨脹平滑陰影和建筑物邊界、填補(bǔ)孔洞和斷點。

        腐蝕是指遍歷圖像的每一個像素,利用模板與覆蓋的二值圖像區(qū)域進(jìn)行邏輯“與”運算。

        對于集合對象和,集合被集合腐蝕,用表示,定義公式如下:

        (4)

        膨脹是指遍歷圖像的每一個像素,利用模板與覆蓋的二值圖像區(qū)域進(jìn)行邏輯“或”運算。由于和是中的集合,被膨脹定義為:

        (5)

        首先對建筑物陰影區(qū)域進(jìn)行腐蝕,消去影像中孤立點和陰影對象邊緣的點,然后對腐蝕后的陰影區(qū)域進(jìn)行膨脹處理[4],填充因遮擋或其他原因引起的孔洞。因此,我們可以得到較為清晰的影像信息。

        2 陰影長度與建筑物高度的關(guān)系

        一般情況下,我們無法獲知遙感影像拍攝時的時間,因此我們也無法獲取太陽、衛(wèi)星的各種角度信息。但是我們從衛(wèi)星成像和陰影形成原理得出,在同一時間拍攝的遙感影像上,陰影長度和建筑物高度的比值是固定的,公式如下:

        (6)

        式中,為同一時刻下所拍攝的建筑物高度與陰影長度之間的比值。因此,根據(jù)公式我們可以得知,通過實際測量任一棟建筑物的高度信息以及所對應(yīng)的陰影長度,根據(jù)兩者之間的映射關(guān)系即可獲得值。

        根據(jù)遙感影像中建筑物高度與陰影長度的映射關(guān)系。實驗人員在實驗區(qū)任意選擇一棟建筑物進(jìn)行測量。其建筑物的高度為27.75 m,通過軟件獲得陰影在圖像上占18.45個像素。由公式(6)可求出值為 1.504,則公式可以修改為:

        (7)

        3 實驗結(jié)果及分析

        為了更好地驗證算法的準(zhǔn)確性,同時和其他文獻(xiàn)中的處理結(jié)果進(jìn)行比較,該文實驗中使用的測試影像為“高分一號”遙感影像,選取吉林某家屬院為實驗區(qū)進(jìn)行對其高度進(jìn)行提取。圖1所示兩幅圖像分別為原始影像以及提取后的建筑物和陰影檢測圖。利用公式(7)對實驗區(qū)中的任意10棟建筑物進(jìn)行實驗驗證,其精度達(dá)到1.5 m以內(nèi)。

        4 結(jié)語

        在城市化進(jìn)程中,為了解決大規(guī)模城市建筑物提取時間長、計算量大等問題。該文提出了一種快速、準(zhǔn)確提取建筑物高度的方法。通過實驗結(jié)果分析得出,對比傳統(tǒng)的建筑物高度提取方法,該方法不僅簡單快速,而且精度達(dá)到1.5 m以內(nèi),該方法滿足了大規(guī)模城市建筑物群高度的提取要求,具有一定的社會應(yīng)用價值。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 何國金,陳剛,何曉云,等.利用SPOT圖象陰影提取城市建筑物高度及其分布信息[J].中國圖象圖形學(xué),2001, 6(5):425-428.

        [2] 王昱,張廣友,等.衛(wèi)星遙感影像預(yù)處理中噪聲去除方法的研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2007,22(3):455-459.

        [3] 馮超.K-means聚類算法的研究[D].遼寧:大連理工大學(xué),2007.

        [4] 余婧峰,余銀普.規(guī)范化城市建筑物陰影提取及校正模型研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2014,29(1):172-175.

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