[发明专利]一种遥感影像建筑物识别方法

说明书

技术领域

本发明属于遥感目标图像识别方法，具体涉及一种面向对象的高分辨率遥 感影像建筑物识别方法。

背景技术

遥感影像能够快速地获取地球表面信息，特别是随着高分辨率遥感影像的 应用，使其成为GIS数据库以及地图更新的重要信息源。但是如何从高分辨率 遥感影像中自动获取特征信息，一直是遥感应用的重要问题。建筑物作为城市 区域的重要特征，由于其对于城市建设、GIS系统更新、数字化城市以及军事侦 察等应用的重要性，近20年来，从遥感影像中进行建筑物识别已成为一个研究 热点，国内外学者也提出了很多用于建筑物检测的模型与策略，主要可以分为 以下2类：

(1)基于底层直线特征的建筑物识别方法，参见文献：陶文兵，柳健，田金文.

一种新型的航空图像城区建筑物自动提取方法.计算机学报，2003，26(7)： 866-873。这类方法首先提取影像的边缘，然后根据边缘提取直线并将它们 按某种准则进行分组，进而由直线图形提取建筑物。

(2)面向对象的建筑物识别方法，参见文献：JIN X，DAVIS C，Automated  Building Extraction from High-Resolution Satellite Imagery in Urban  Areas Using Structural，Contextual，and Spectral Information， EURASIP Journal on Applied Signal Processing，2005：14，2196-2206。

这类方法通过对影像的分割，使同质像素组成大小不同的影像对象(image  objects)，然后利用建筑物对象的光谱信息、形状纹理特征以及上下文关系 进行目标提取。

在高分辨率遥感影像中，存在分辨率的提高带来的“噪声”，导致有用边 缘信息不明显，同时复杂的影像背景也会产生大量难以处理的细碎边缘，因此 第一类方法希望利用边缘检测来可靠地提取出完整的房屋边界是不切实际的， 不可避免的会存在很多房屋边界误检和漏检的情况，其实用性和准确性离实际 应用还有很大的差距。

第二类方法通过影像分割提取同质区域，然后对各个区域进行特征分析提 取建筑物目标。这避开了边缘检测的问题，同时也能更好地利用目标的光谱和 形状特征，相对于第一类方法有其明显的优势。但是在具有较高复杂场景的高 分辨遥感影像中，存在严重的树木遮挡、阴影、道路等噪声，使得分割后的建 筑物目标形状不完整或者与光谱相似的道路目标混叠而没被分离成独立的对象， 同时影像中建筑物形状多样、大小不一，如果对所有候选建筑物对象都采用统 一的特征参数进行分析，误判和漏判的问题将会频频发生。

发明内容：

本发明提供一种遥感影像建筑物识别方法，克服现有建筑物检测方法中存 在的建筑物误检和漏检的问题，以提高正确检测率。

本发明的一种遥感影像建筑物识别方法，顺序包括：

(1)区域分割步骤，包括下述子步骤：

(1.1)对输入影像u₁的每个像素点(x₀，y₀)计算似然函数，得到邻域总变分 影像LS(u₁)，并将其规格化至[0，255]之间；