基于光学遥感影像和高程数据的建筑物提取研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 谢明鸿 |
| 学位类别 | 博士 |
| 答辩日期 | 2008-06-30 |
| 授予单位 | 中国科学院电子学研究所 |
| 授予地点 | 电子学研究所 |
| 导师 | 王宏琦 |
| 关键词 | 建筑物提取 目标建模 多边形拟合 形状规则化 |
| 其他题名 | Building Extraction from Optical Remote Sensing Images and Height Data |
| 中文摘要 | 随着科技的发展，遥感技术在农业、交通、国防、防灾救灾等方面的作用越来越大，其中一个主要的用途是对城市进行标绘形成城市的三维地图。针对三维城市地图中建筑物目标的自动标绘问题，本文对基于光学遥感影像和低分辨率DSM 数据的建筑物目标提取和形状规则化处理进行了深入研究。本文的主要贡献包括四个方面： 1. 针对光学遥感影像中不同的建筑物在色彩、纹理和几何形状上都存在较大差异的问题，以及低分辨率DSM 数据中建筑物和树木难以区分的问题，提出了一种综合多源先验知识的建模方法。该方法将由离线学习获取的植被似然模型和由DSM 数据获取的目标似然模型综合起来产生一个对当前测试场景的综合先验知识，利用该综合先验可以从光学遥感影像中学习得到建筑物目标和背景的色彩特征统计模型。 2. 针对多源先验知识可能存在较大误差，使得初始估计的色彩特征统计模型不够准确的问题，提出了一种基于窄带迭代的模型求解算法。在该算法中通过迭代可以提高目标-背景的统计模型精度，通过将迭代限制在窄带区域进行可以提高迭代的速度。为了利用目标-背景模型对建筑物进行有效分割，将模型求解转换为一个流网络求解问题，流网络的最小割即对应于目标-背景的最优分割。 3. 针对地图标绘中建筑物轮廓的规则化问题，以及由于遮挡等原因造成建筑物原始轮廓部分丢失或失真的问题，本文提出了一种基于主方向估计的形状规则化处理算法。首先利用本文提出的基于ISOCLUS 聚类的主方向估计算法对建筑物轮廓的主方向进行估计，并根据获得的第一直角主方向权重将建筑物轮廓规则化为圆、椭圆、直角或准直角多边形。当规则化代价过大时放弃对其进行规则化处理，直接输出原始多边形。 4. 针对建筑物原始轮廓顶点数过多，并严重影响形状规则化处理速度的问题，本文提出了一种结合支配点检测和几何矩估计的多边形拟合算法。可以将原始建筑物轮廓的顶点数大大降低，通过少数几个或几十个关键点来最大程度地保留原始建筑物轮廓的特征。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2011-07-19 |
| 页码 | 133 |
| 源URL | [http://159.226.65.12/handle/80137/8395]  |
| 专题 | 电子学研究所_电子所博硕士学位论文_电子所博硕士学位论文_学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 谢明鸿. 基于光学遥感影像和高程数据的建筑物提取研究[D]. 电子学研究所. 中国科学院电子学研究所. 2008. |
入库方式： OAI收割
来源：电子学研究所
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