[发明专利]一种面向对象的遥感影像建筑物及其阴影提取的方法

说明书

技术领域

本发明涉及遥感技术地物目标信息提取领域，特别是涉及一种面向对象的遥感影像建筑物及其阴影提取的方法。

背景技术

建筑物是城市高分辨率遥感影像上的主体部分，建筑物及其阴影信息的获取对于城市规划、城市防灾减灾和城市建设中的基础数据更新等工作具有重要的意义。遥感技术凭借其大面积同步观测、高时效性、经济性等特点，为建筑物及其阴影信息的提取提供了一个新的技术手段。随着高分辨率遥感影像的广泛应用，影像上地物目标的光谱、形状、纹理等信息更加明显，这为地物目标的识别提供了丰富的数据源，近年来，如何快速精确地获取建筑物及其阴影信息一直是地物目标识别研究中的热点和难点。

在建筑物提取方面，国内外学者已经提出了大量的模型方法和策略，主要可以分为三类：

（1）利用边缘检测的方法，通过一些模式识别手段，先从影像中提取出有直线特征的边缘，再通过某些手段识别出建筑物的边缘，这类方法对建筑物的提取有一定的效果，但是由于直线边缘的模糊性以及其他地物类似的直线特征，如道路、广场等，使得检测出的建筑物存在错分和漏分的情况。如李巍岳等采用Sobel算子对建筑物轮廓进行边缘检测并对检测结果进行增强，实现建筑物的提取[李巍岳，胡志斌、朱教君、李娜、马聪，2009.利用边缘检测对高分辨率影像中建筑物的提取研究，遥感技术与应用，502-506.]。

（2）利用建筑物的高度信息如DSM、LIDAR、立体像对影像等高度数据，来辅助建筑物的提取，但是这些数据往往不容易获取，因此会受到数据源的限制。如程亮等提出了在LiDAR辅助下提取建筑物轮廓方法[程亮、龚健雅，2008.LiDAR辅助下利用超高分辨率影像提取建筑物轮廓方法，测绘学报，391-393+399.]。

（3）采用面向对象的方法来提取建筑物。这类方法首先将影像分割成对象，在此基础上利用对象的光谱、几何、纹理和上下文信息来对建筑物目标进行提取，识别的精度更高，且能满足多尺度的遥感信息应用的需要。学者们也相继提出了一些策略，但是当前发展的方法一般是针对特定区域，建筑物屋顶材料较为单一，提取过程较为繁琐，普适性不强，且上下文关系运用的不多，效果不是很好。如吴炜等提出的结合光谱特征和形状特征的建筑物提取方法，检测质量只有75.5%。[吴炜,et al.,光谱和形状特征相结合的高分辨率遥感图像的建筑物提取方法.武汉大学学报(信息科学版),2012(07):p.800-805.]。

对于建筑物阴影的识别，主要有两类方法：一类是基于模型的方法，另一类是根据阴影的特性来提取目标。第一类方法一般需要先验知识，获取足够的参数后通过模型计算获得，但是这些参数的获取比较困难，并且阴影容易和水体混淆，因而分类精度不高；第二类方法相对应用比较广泛，它是利用阴影在纹理、灰度、边缘等方面一致性比较好的特点来提取，并且一般不会受到投影区域的影响，效果比较好。参考文献：[Lorenzi,L.,Melgani,F.,Mercier,G.,2012.A Complete Processing Chain for Shadow Detection and Reconstruction in VHR Images.Geoscience and Remote Sensing,IEEE Transactions on50,3440-3452.]和[赵鸿燕,王君玉,2008.城市高分辨率影像建筑物阴影研究,pp.560-561-562-563.]，在面向对象方法中，一般采用第二类方法，利用阴影的光谱特征来进行阴影提取。

以往的面向对象方法在对建筑物提取的过程中，更多地考虑其光谱和空间特征，而对其上下文特征却较少运用，并且很少有同时提取建筑物及其阴影的方法，虽然周亚男和周小成等利用了建筑物阴影与建筑物的空间特征来提取建筑物及其阴影[周亚男,沈占锋,骆剑承,陈秋晓,胡晓东,沈金祥,2010.阴影辅助下的面向对象城市建筑物提取.地理与地理信息科学,37-40.]和[周小成,2008.12.结合对象关系特征的高分辨率卫星影像建筑物识别方法.国土资源遥感.]，但是仍然没有充分挖掘上下文关系的潜能，特别是各对象之间相互的空间关系，从而有效地解决建筑物及其阴影内部“空洞”现象以及获得较为平滑的边缘等问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种面向对象的影像分析方法，仅利用高分辨率遥感影像的全色和多光谱波段，同时实现建筑物及其阴影的提取。