何曼蕓，程英蕾，邱浪波，趙中陽(yáng)

空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院，陜西 西安 710077

何曼蕓，程英蕾，邱浪波,等.一種改進(jìn)頂帽變換與LBP高程紋理的城區(qū)建筑物提取算法[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2017,46(9)：1116-1122.

10.11947/j.AGCS.2017.20170158.

HE Manyun,CHENG Yinglei,QIU Langbo,et al.An Algorithm of Building Extraction in Urban Area Based on Improved Top-hat Transformations and LBP Elevation Texture[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2017,46(9):1116-1122. DOI:10.11947/j.AGCS.2017.20170158.

一種改進(jìn)頂帽變換與LBP高程紋理的城區(qū)建筑物提取算法

何曼蕓，程英蕾，邱浪波，趙中陽(yáng)

空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院，陜西 西安 710077

利用LiDAR數(shù)據(jù)的建筑物提取存在植被點(diǎn)與建筑物點(diǎn)難以區(qū)分的問題，利用航空影像進(jìn)行城區(qū)建筑物提取則無法有效剔除陰影區(qū)域植被。本文融合LiDAR和航空影像兩種數(shù)據(jù)源，提出了改進(jìn)頂帽變換及局部二進(jìn)制模式(LBP)高程紋理分析的建筑物提取算法。首先將LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則格網(wǎng)化，通過改進(jìn)頂帽變換提取地面數(shù)據(jù)點(diǎn)，然后根據(jù)航空影像計(jì)算歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)值進(jìn)行植被粗提取，計(jì)算LBP高程紋理，精細(xì)區(qū)分植被點(diǎn)與建筑物點(diǎn)，最后利用形態(tài)學(xué)操作填充建筑物孔洞，以檢測(cè)出的建筑物點(diǎn)為種子點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)，得到完整的建筑物點(diǎn)集合。試驗(yàn)基于ISPRS提供的Vaihingen數(shù)據(jù)集中復(fù)雜多植被城區(qū)場(chǎng)景，試驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法能夠有效區(qū)分植被與建筑物，實(shí)現(xiàn)建筑物準(zhǔn)確提取。

LiDAR；數(shù)字航空影像；LBP；形態(tài)學(xué)；建筑物提取

近年來，基于機(jī)載傳感器數(shù)據(jù)的城區(qū)目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)，機(jī)載LiDAR(light detection and ranging)系統(tǒng)不易受天氣、時(shí)段的影響，在地形測(cè)繪、環(huán)境監(jiān)測(cè)及武器精確制導(dǎo)的軍民事領(lǐng)域均得到了廣泛的應(yīng)用。建筑物是城市區(qū)域的重要目標(biāo)，近幾年，基于LiDAR系統(tǒng)的建筑物自動(dòng)檢測(cè)更是研究的重點(diǎn)。

LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)含有豐富的高程信息，通過高程信息即可有效地區(qū)別地物點(diǎn)與地面點(diǎn)。但是LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)具有以下3個(gè)特點(diǎn)：一是離散性、不均勻性使得點(diǎn)云數(shù)據(jù)的鄰域點(diǎn)查找困難，目標(biāo)提取處理速度慢，常用規(guī)則格網(wǎng)[1-2]，三角網(wǎng)[3-4]，K-D樹[5]等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)建點(diǎn)云數(shù)據(jù)的鄰接關(guān)系，如文獻(xiàn)[6]使用原始LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立Deluanay三角網(wǎng)，結(jié)合區(qū)域生長(zhǎng)算法進(jìn)行建筑物提??；二是在目標(biāo)邊緣處信息空缺、邊界不明顯，文獻(xiàn)[7]通過Hough變換規(guī)則化LiDAR數(shù)據(jù)建筑物邊界，實(shí)現(xiàn)規(guī)則的建筑物提?。蝗侨狈δ繕?biāo)的顏色紋理信息，僅用高程信息難以對(duì)目標(biāo)物點(diǎn)進(jìn)行精確有效地區(qū)分，例如常使用目標(biāo)物面積大小來區(qū)分建筑物與植物等其他目標(biāo)物，但面積閾值的設(shè)定需要依賴先驗(yàn)知識(shí)，且不能剔除與建筑物緊挨的植被點(diǎn)，易造成錯(cuò)檢，文獻(xiàn)[7]和文獻(xiàn)[8]分別提出基于規(guī)則點(diǎn)云數(shù)據(jù)的建筑物提取方法，定義了不同的植被點(diǎn)剔除準(zhǔn)則，實(shí)現(xiàn)了建筑物的精確提取，但是分類準(zhǔn)則中包含的多個(gè)閾值，需要通過目視判讀確定。光學(xué)航空影像具有目標(biāo)明確的形狀、色彩、光譜等信息，但在建筑物提取中，建筑物與地面的色彩，甚至紋理較為相近，僅從光學(xué)影像中難以區(qū)分城區(qū)建筑物與地面區(qū)域，未充分利用建筑物的高程信息和幾何信息[9]，而且光學(xué)影像數(shù)據(jù)易受光照、遮擋等外界環(huán)境因素的影響，因此，融合光學(xué)航空影像與LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的目標(biāo)提取與分類能夠?qū)崿F(xiàn)兩類數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，成為研究的熱點(diǎn)與趨勢(shì)。

融合航空影像與機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行建筑物提取主要有兩類方法，一類根據(jù)點(diǎn)云及光譜特征制定建筑物判定規(guī)則，如文獻(xiàn)[10]融合航空影像和LiDAR點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)建筑物點(diǎn)云的精確分類以及建筑輪廓邊的提取，分類正確率高；文獻(xiàn)[11]利用機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)和高分辨率圖像提取復(fù)雜城區(qū)建筑物，特別針對(duì)區(qū)域內(nèi)陰影處植被與冷色屋頂，有效地減少了由陰影和不同屋頂特征所造成的錯(cuò)誤識(shí)別，顯著提高了建筑物提取精度。但是該類方法中判定規(guī)則需要設(shè)定多個(gè)分類閾值，算法自動(dòng)化程度較低。另一類方法對(duì)兩種數(shù)據(jù)分別提取相關(guān)特征，采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練分類器，再進(jìn)行分類，如文獻(xiàn)[12]構(gòu)建了17個(gè)特征構(gòu)成的點(diǎn)云擴(kuò)展特征向量，采用支持向量機(jī)模型對(duì)LiDAR點(diǎn)云進(jìn)行樹木識(shí)別，文獻(xiàn)[13]則利用隨機(jī)森林[14]提出了一種自適應(yīng)特征選擇方法，取得了較高的精度，但缺點(diǎn)是需要大量訓(xùn)練樣本及較長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間。

本文融合光學(xué)航空影像與LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)，充分利用兩者優(yōu)勢(shì)，提出改進(jìn)頂帽變換及LBP高程紋理分析的建筑物提取算法，減少分類提取過程中的閾值設(shè)定，自適應(yīng)能力較強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)建筑物的快速精確提取。

1 算法原理

本文采用規(guī)則格網(wǎng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行組織，得到LiDAR數(shù)據(jù)的距離圖像，提出改進(jìn)的頂帽變換進(jìn)行地物點(diǎn)提取，利用光學(xué)航空影像歸一化差值植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)[5]提取植被區(qū)域，提出LBP高程紋理分析的建筑物提取算法，并結(jié)合形態(tài)學(xué)操作與基于NDVI指數(shù)的區(qū)域生長(zhǎng)算法，實(shí)現(xiàn)建筑物的精確提取。具體算法流程如圖1所示。

圖1 建筑物提取算法流程Fig.1 Workflow of building extraction algorithm

1.1 地物提取

本文采用規(guī)則格網(wǎng)索引來有效的組織LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)。規(guī)則格網(wǎng)根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)在水平X，豎直Y方向上的最大值和最小值確定格網(wǎng)的位置，設(shè)置網(wǎng)格的大小，通過式(1)，得到點(diǎn)云數(shù)據(jù)與格網(wǎng)的對(duì)應(yīng)關(guān)系

(1)

式中，Grow、Gcol為規(guī)則格網(wǎng)的總行、列數(shù)；xmax、xmin為區(qū)域內(nèi)點(diǎn)云橫坐標(biāo)的最大值與最小值；ymax、ymin為區(qū)域內(nèi)點(diǎn)云縱坐標(biāo)的最大值與最小值；i、j為其中一點(diǎn)p的行、列數(shù)；點(diǎn)p的橫縱坐標(biāo)為(xp,yp)；Δx、Δy為格網(wǎng)的大小，可根據(jù)精度需求與LiDAR點(diǎn)云的平均點(diǎn)密度來確定，本文設(shè)定規(guī)則網(wǎng)格的網(wǎng)格大小為1×1 m，將LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為格網(wǎng)矩陣，每個(gè)格網(wǎng)存儲(chǔ)內(nèi)插得到的高程值。采用最鄰近插值[15]算法，減緩了由插值操作導(dǎo)致數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度下降的程度，最大限度保留了突起物在邊緣處高程的突變特性。規(guī)則格網(wǎng)是將LiDAR數(shù)據(jù)處理轉(zhuǎn)化為圖像處理的重要橋梁，打破了LiDAR數(shù)據(jù)的離散性，使得對(duì)LiDAR數(shù)據(jù)點(diǎn)鄰域點(diǎn)的查找變得快速便捷，可以運(yùn)用成熟的數(shù)字圖像處理方法實(shí)現(xiàn)更加有效的目標(biāo)提取與分類。

在具有起伏地形的場(chǎng)景內(nèi)，通過設(shè)定一個(gè)高程閾值不能有效區(qū)分LiDAR數(shù)據(jù)地面點(diǎn)與非地面點(diǎn)。本文采用形態(tài)學(xué)濾波[15-16]中多尺度濾波[15]的思想，提出改進(jìn)的頂帽變換地物點(diǎn)提取方法。頂帽變換[17](top-hat transformations)是形態(tài)學(xué)的重要應(yīng)用之一，在圖像處理中解決圖像的非均勻光照問題，將頂帽變換應(yīng)用到LiDAR數(shù)據(jù)處理濾波與目標(biāo)提取中，LiDAR數(shù)據(jù)點(diǎn)的高程即對(duì)應(yīng)圖像的灰度，起伏的地形即為高程不均勻的背景，因此能夠解決地形起伏區(qū)域目標(biāo)提取問題。頂帽變換定義為高程H與高程H的開運(yùn)算之差，公式表示為

J=H-(H°s)

(2)

式中，s為開運(yùn)算的結(jié)構(gòu)元素，結(jié)構(gòu)元素的結(jié)構(gòu)選取常用的圓形結(jié)構(gòu)，結(jié)構(gòu)元素的尺寸過小無法將面積較大的建筑物提取，結(jié)構(gòu)元素過大則無法有效區(qū)分地面與地物點(diǎn)。本文通過統(tǒng)計(jì)不同結(jié)構(gòu)元素大小頂帽變換的結(jié)果，確定地面點(diǎn)與地物點(diǎn)的分類閾值。具體步驟如下：

(2) 進(jìn)行N=maxSize-minSize+1次頂帽變換；

(3) 統(tǒng)計(jì)每個(gè)LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)在N次頂帽變換中被標(biāo)記為地物點(diǎn)的次數(shù)；

(5) 計(jì)算標(biāo)記為i次地物點(diǎn)的點(diǎn)的頻率pi=qi/pointnum，pointnum為L(zhǎng)iDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的總個(gè)數(shù)；

該算法可以降低在頂帽變換中對(duì)于高程閾值和結(jié)構(gòu)元素大小的依賴，提升了算法的自適應(yīng)性。

1.2 植被提取

歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)是遙感影像中常用的植被區(qū)域分析指標(biāo)，其原理是植被生物物理機(jī)理：太陽(yáng)光譜在紅波段(Red,R)(0.69 nm)被植被葉綠素強(qiáng)烈吸收，在近紅外(infrared,IR)處太陽(yáng)光譜被葉細(xì)胞結(jié)構(gòu)強(qiáng)烈反射[5]，其計(jì)算如式(3)所示

(3)

式中，NDVI的數(shù)值在[-1,1]之間[18]；植被區(qū)域IR分量數(shù)值大于R分量數(shù)值，其NDVI值大于0；建筑物及地面區(qū)域IR分量數(shù)值小于R分量數(shù)值，NDVI值小于0。設(shè)定判定植被的NDVI閾值為0，能夠有效區(qū)分植被與非植被區(qū)域。但是NDVI值容易受到植冠背景的影響[5]，當(dāng)植物處在陰影區(qū)域時(shí)，如圖3(b)中高大的建筑物陰影遮住了部分植被，利用其NDVI值無法進(jìn)行有效提取，造成分類錯(cuò)誤。而且隨著建筑物形式的不斷豐富及屋頂綠化的推廣，藍(lán)綠色的建筑物屋頂也不再少見，其NDVI值與植被極為相似，僅使用NDVI值對(duì)植被與建筑物進(jìn)行區(qū)分，會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)分。因此針對(duì)陰影區(qū)域的植被以及藍(lán)綠色屋頂建筑物需要進(jìn)行進(jìn)一步分析與分類。

1.3 LBP高程紋理

LiDAR數(shù)據(jù)地物點(diǎn)最大的特征是在局部具有高程變化形成高程起伏，這些高程變化可以理解為高程紋理。高程紋理可定性、定量地定義為局部區(qū)域的高程變化以及由此產(chǎn)生的對(duì)比度、均勻性等物理特性[5]，一般有高程差、地形坡度、高程變化、高程差粗糙度[19]等。

建筑物點(diǎn)與植被點(diǎn)的區(qū)別在于其與周圍鄰近點(diǎn)高程的變化規(guī)律不同。植物的樹冠結(jié)構(gòu)稀疏，反射激光點(diǎn)的位置、強(qiáng)度及次數(shù)難以確定，得到的LiDAR數(shù)據(jù)點(diǎn)與鄰域點(diǎn)之間高程變化劇烈，可視作高程紋理較“粗糙”；建筑物鄰域點(diǎn)之間高程變化較規(guī)則，比如平頂建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的高程在理論上是相同的，即使由于探測(cè)時(shí)環(huán)境及設(shè)備造成的誤差，屋頂LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)高程值在一小范圍內(nèi)波動(dòng)，斜坡屋頂LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)高程變化率相近，構(gòu)成傾斜平面，這些情況均可視作高程紋理較“光滑”?；谶@一原理，文獻(xiàn)[17]在進(jìn)行城區(qū)LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的樹木提取時(shí)，采用了梯度分割方法，通過試驗(yàn)確定梯度閾值，實(shí)現(xiàn)樹木與建筑物的區(qū)分。

局部二進(jìn)制模式(local binary patterns,LBP)[12]通過逐行掃描圖像，對(duì)圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行操作，以該點(diǎn)的灰度值作為判斷閾值，對(duì)該點(diǎn)的3×3的8鄰域進(jìn)行二值化，按照規(guī)則將二值化結(jié)果形成一個(gè)8位的二進(jìn)制數(shù)，再將二進(jìn)制數(shù)轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制數(shù)(0～255)，獲得該點(diǎn)的LBP值。對(duì)于數(shù)字圖像來說，LBP值包含圖像局部的亮度結(jié)構(gòu)，是用來描述圖像紋理的有效方法。將LBP應(yīng)用到LiDAR數(shù)據(jù)處理中，對(duì)圖像灰度值的處理轉(zhuǎn)化為對(duì)LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)高程的處理，是對(duì)局部高程變化的很好描述。LBP高程紋理分析具體步驟是：

(1) 設(shè)中心點(diǎn)為m，中心點(diǎn)8鄰域內(nèi)某一待判斷點(diǎn)為n，hm為中心點(diǎn)高程，hn為待判斷點(diǎn)高程；

(2) 對(duì)中心點(diǎn)m的3×3的8鄰域內(nèi)點(diǎn)的高程逐一進(jìn)行判斷，待判斷點(diǎn)高程與中心點(diǎn)高程差值在閾值Th范圍內(nèi)，即標(biāo)記為1，否則標(biāo)記為0，如式(4)所示

(4)

(4) 將8位二進(jìn)制碼L轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制數(shù)，成為中心點(diǎn)的最終LBP值，如公式(5)所示

(5)

在建筑物點(diǎn)處，8鄰域點(diǎn)與中心點(diǎn)間的高程差值均小于閾值，被標(biāo)記為1，其LBP值較大，而在建筑物邊緣點(diǎn)或者植被點(diǎn)處，8鄰域點(diǎn)與中心點(diǎn)間的高程差值僅有部分小于閾值，導(dǎo)致此時(shí)LBP值較小。為保證將植被點(diǎn)完全地剔除，特別是利用NDVI值檢測(cè)不到的陰影區(qū)植被點(diǎn)，將8鄰域內(nèi)全部被標(biāo)記為1的點(diǎn)判定為建筑物點(diǎn)，此時(shí)LBP值為255，即LBP高程紋理值等于255的點(diǎn)為建筑物點(diǎn)，LBP高程紋理值小于255的點(diǎn)為非建筑物點(diǎn)。由于建筑物邊緣點(diǎn)與其鄰域存在較大高程差值，此時(shí)會(huì)被檢測(cè)為非建筑物點(diǎn)，后期會(huì)對(duì)提取出的建筑物點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)操作，進(jìn)一步提取建筑物邊緣點(diǎn)。本文提出的LBP高程紋理建筑物提取方法從理論上分析得到分類規(guī)則，無需反復(fù)試驗(yàn)確定分類閾值。

1.4 建筑物精提取

建筑物精確提取包括兩個(gè)方面，一是藍(lán)綠色屋頂建筑物提取，二是建筑物屋頂孔洞與邊緣點(diǎn)提取。

2 試驗(yàn)仿真

本文試驗(yàn)是基于MATLAB2014a平臺(tái)，采用ISPRS提供的德國(guó)Vaihingen城市測(cè)試數(shù)據(jù)集中的area1、area2和area3區(qū)域，文獻(xiàn)[21]提供了該數(shù)據(jù)集的相關(guān)說明。area1區(qū)域是城市中心區(qū)域，包含許多屋頂結(jié)構(gòu)復(fù)雜的建筑物以及植被，area2是高程較大的民用建筑物區(qū)域，建筑物周圍有許多植被，area3是居民建筑區(qū)域，包含許多離散的小型建筑物。3個(gè)場(chǎng)景包含豐富的地理環(huán)境、城區(qū)環(huán)境及建筑物類型，能夠充分地驗(yàn)證本文算法。Vaihingen數(shù)據(jù)集中提供的area1、area2和area3區(qū)域數(shù)字航空影像為彩色紅外圖像，如圖2所示，其光譜組成為IR-R-G，可直接用來計(jì)算圖像的NDVI值，其對(duì)應(yīng)的LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)平均點(diǎn)距為4 points/m2。

圖2 Vaihingen試驗(yàn)區(qū)3個(gè)場(chǎng)景彩色紅外圖像Fig.2 The pan-sharpened color infrared images of three test sites in Vaihingen

3個(gè)場(chǎng)景LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)通過規(guī)則格網(wǎng)化得到數(shù)字高程模型，與光學(xué)航空影像數(shù)據(jù)配準(zhǔn)融合，進(jìn)行建筑物提取實(shí)驗(yàn)。以area2區(qū)域的試驗(yàn)為例，對(duì)LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則格網(wǎng)化，并根據(jù)高程對(duì)點(diǎn)進(jìn)行著色，結(jié)果如圖3(a)所示，規(guī)則格網(wǎng)化的插值操作對(duì)建筑物邊緣的高程變化影響不大，能夠保留邊緣點(diǎn)的突變特性；計(jì)算彩色紅外圖像的NDVI值，區(qū)分植被與非植被區(qū)域，結(jié)果如圖3(b)所示，植被區(qū)域在圖中表現(xiàn)為灰度較亮的區(qū)域，其余地面及建筑物為黑色；對(duì)規(guī)則格網(wǎng)化的LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行改進(jìn)的頂帽變換，結(jié)果如圖3(c)，圖中黑色背景部分為起伏的地形，被完全去除，僅剩區(qū)域內(nèi)的建筑物、植被等目標(biāo)物；在提取出目標(biāo)物的基礎(chǔ)上，運(yùn)用LBP高程紋理分析，對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行進(jìn)一步提取與分類，得到去除陰影區(qū)植被的不完整建筑物點(diǎn)，如圖3(e)所示；最后進(jìn)行形態(tài)學(xué)填充孔洞以及區(qū)域生長(zhǎng)算法，提取完整的建筑物，結(jié)果如圖3(f)所示。

3 試驗(yàn)結(jié)果分析

試驗(yàn)結(jié)果定量分析采用文獻(xiàn)[22]提出的評(píng)價(jià)指標(biāo)，非建筑物點(diǎn)檢測(cè)為建筑物點(diǎn)定義為一類誤差，即誤檢率，對(duì)應(yīng)算法提取的正確率(Correctness)，建筑物點(diǎn)檢測(cè)為非建筑物點(diǎn)定義為二類誤差，即漏檢率，對(duì)應(yīng)算法提取的完整率(Completeness)，文獻(xiàn)[23]中定義了提取算法的提取質(zhì)量(Quality)的計(jì)算方法，如式(6)所示

(6)

圖3 area2區(qū)域建筑物提取結(jié)果Fig.3 The extraction results of area2

對(duì)area1、area2和area3場(chǎng)景的建筑物提取結(jié)果分別進(jìn)行目標(biāo)級(jí)與像素級(jí)的準(zhǔn)確度分析，其準(zhǔn)確度計(jì)算結(jié)果見表1；與Grigillo[7]，Awrangjeb[8]和Niemeyer[23]的建筑物提取結(jié)果進(jìn)行像素級(jí)比較，見表2，本文算法的提取質(zhì)量有一定提升，3個(gè)區(qū)域像素級(jí)平均提取質(zhì)量為90.07%，與ISPRS公布的融合LiDAR數(shù)據(jù)與光學(xué)影像方法的提取結(jié)果[24]中像素級(jí)最好提取質(zhì)量89.7%相比，提升了0.37%。

表1 算法提取準(zhǔn)確度分析

表2建筑物提取質(zhì)量對(duì)比

Tab.2Thecomparisonofextractionqualitiesindifferentpapers(%)

建筑物提取結(jié)果如圖4所示，圖中紅色的點(diǎn)為漏檢的點(diǎn)，藍(lán)色的點(diǎn)為錯(cuò)檢的點(diǎn)。由試驗(yàn)結(jié)果可以看出，本文算法有效區(qū)分了緊挨建筑物的植被點(diǎn)，如圖4(a)右上所示；成功剔除了受陰影影響的植被點(diǎn)，得到邊界明顯的建筑物點(diǎn)，如圖4(b)右上和右中所示；通過規(guī)則格網(wǎng)化處理，在原始LiDAR數(shù)據(jù)稀疏的建筑物屋頂處也取得了較好的結(jié)果，如圖4(c)右上所示。但是過于低矮建筑物(圖4(b)右下、圖4(c)右中)、面積較小且存在高程差的連續(xù)屋頂(如圖4(a)右中)以及小平臺(tái)式屋頂(圖4(a)右下、圖4(c)右下)處仍出現(xiàn)了漏檢現(xiàn)象。原因是建筑物面積過小，在LBP高程紋理分析時(shí)均被檢為邊緣點(diǎn)，或者因高程較低在地物點(diǎn)與地面點(diǎn)分類時(shí)產(chǎn)生了錯(cuò)分類。本文結(jié)果與Grigillo、Awrangjeb和Niemeyer文中的提取結(jié)果相比，具有更小的漏檢率。

圖4 不同區(qū)域建筑物提取結(jié)果Fig.4 The extraction results in different areas

4 結(jié) 論

本文算法通過對(duì)點(diǎn)云規(guī)則格網(wǎng)化處理，充分利用航空影像的多光譜信息以及LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的高程信息，提出改進(jìn)的頂帽變換與LBP高程紋理分析建筑物提取方法，充分考慮了LiDAR數(shù)據(jù)點(diǎn)的與其鄰域點(diǎn)高程的關(guān)聯(lián)性。通過與文獻(xiàn)[24]中融合LiDAR數(shù)據(jù)與光學(xué)影像建筑物提取方法對(duì)比分析，本文算法實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜城區(qū)場(chǎng)景建筑物的有效提取。減少了分類規(guī)則中閾值設(shè)定的數(shù)量，提升了建筑物的提取精度與自適應(yīng)性，具有一定的普適性。但是此算法在建筑物邊界以及特異型建筑物處，仍存在少量錯(cuò)檢和漏檢現(xiàn)象，下一步可考慮結(jié)合建筑物規(guī)則邊界[25]特征以及特征自適應(yīng)選擇進(jìn)行研究解決。

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An Algorithm of Building Extraction in Urban Area Based on Improved Top-hat Transformations and LBP Elevation Texture

HE Manyun,CHENG Yinglei,QIU Langbo,ZHAO Zhongyang

Information and Navigation College，Air Force Engineering University，Xi’an 710077，China

Classification of building and vegetation is difficult solely by LiDAR data and vegetation in shadows can’t be eliminated only by aerial images. The improved top-hat transformations and local binary patterns (LBP) elevation texture analysis for building extraction are proposed based on the fusion of aerial images and LiDAR data. Firstly, LiDAR data is reorganized into grid cell, the algorithm removes ground points through top-hat transform. Then, the vegetation points are extracted by normalized difference vegetation index (NDVI). Thirdly, according to the elevation information of LiDAR points, LBP elevation texture is calculated and achieving precise elimination of vegetation in shadows or surrounding to the buildings. At last, morphological operations are used to fill the holes of building roofs, and region growing for complete building edges. The simulation is based on the complex urban area in Vaihingen benchmark provided by ISPRS, the results show that the algorithm affording higher classification accuracy.

LiDAR；digital aerial images；LBP；morphology；building extraction

The National Natural Science Foundation of Shaanxi Province of China (No. 2015JM6346)

HE Manyun(1993—),female，postgraduate，majors in LiDAR data processing.

CHENG Yinglei

P237

A

1001-1595(2017)09-1116-07

陜西省自然科學(xué)基金(2015JM6346)

(責(zé)任編輯：張艷玲)

2017-04-06

修回日期： 2017-07-06

何曼蕓(1993—)，女，碩士生，研究方向?yàn)闄C(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理。

E-mail： 18515373732@163.com

程英蕾

E-mail： ylcheng718@163.com