[发明专利]一种基于倾斜摄影测量技术的拆迁区损失补偿评估方法在审
申请号: | 202210798220.8 | 申请日: | 2022-07-06 |
公开(公告)号: | CN115063707A | 公开(公告)日: | 2022-09-16 |
发明(设计)人: | 董斌;惠倩;高祥;徐志立;王亚芳;朱剑桥;张鹏;陆志鹏;刘筱;卫泽柱 | 申请(专利权)人: | 安徽农业大学 |
主分类号: | G06V20/17 | 分类号: | G06V20/17;G06V20/10;G06V10/26;G06T17/00;G06Q50/26;G01C11/02 |
代理公司: | 合肥正则元起专利代理事务所(普通合伙) 34160 | 代理人: | 李敏 |
地址: | 230036 *** | 国省代码: | 安徽;34 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 倾斜 摄影 测量 技术 拆迁 损失 补偿 评估 方法 | ||
本发明公开了一种基于倾斜摄影测量技术的拆迁区损失补偿评估方法,采集目标拆迁区的建筑物和非建筑物,进行三维建模,与数据库中的拆迁户信息自动匹配并根据计算模型自动估测出其补偿价值,评估方法包括:步骤一:采集目标拆迁区域中信息;步骤二:构建拆迁区建筑物和非建筑物的三维模型;步骤三:将三维模型中的数据与数据库中的拆迁单元信息相匹配;步骤四:根据市场估价法和政府拆迁补偿规定构建建筑物和非建筑物的计算模型,本发明通过倾斜摄影技术自动获取建筑物和非建筑物的影像,智能化地完成了模型构建与计算,提高了拆迁区域建筑物和非建筑物价值估算的信息化、自动化程度,进而提高了补偿评估的效率和准确性,降低了工作量。
技术领域
本发明涉及摄影测量与遥感技术领域,具体涉及一种基于倾斜摄影测量技术的拆迁区损失补偿评估方法。
背景技术
征收地拆迁评估是城市村镇土地管理中的一项基础性业务,其成果可为征收地拆迁补偿与安置工作的开展提供决策参考。在高速城市化进程中,征收地拆迁评估一直是社会各界关注的焦点,由于涉及多方利益主体博弈,且评估中存在太多的主观随意性(如估价人员对市场把握的差异和分歧),评估结果备受争议。当前,拆迁测量的常规手段是依靠一线测量人员进入测区实地测量,监管部门若需核实则需重新测量,该作业方法和流程不仅耗时耗力,而且对已发生变化的建筑物无从查实和追溯。
伴随着近几年摄影测量技术的革新和精度的提高,倾斜摄影测量在拆迁评估中的应用也越来越广泛,使用数字航空摄影测量可以有效地节省人力和时间,并且测量数据更加准确,对于城市村镇建设、棚户区改造都起到了推动作用。
因此,我们需要探究如何充分发挥倾斜摄影数据的优势,从倾斜摄影数据上准确、自动地构建三维模型,并在数据库中与被拆迁单元的信息相匹配,基于计算模型自动计算拆迁户的建筑物和非建筑的补偿价值。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于倾斜摄影测量技术的拆迁区损失补偿评估方法,采集目标拆迁区的建筑物和非建筑物,进行三维建模,与数据库中的拆迁户信息自动匹配,并根据计算模型自动估测出其补偿价值。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种基于倾斜摄影测量技术的拆迁区损失补偿评估方法,包括以下步骤:
步骤一:获取目标区域的无人机倾斜摄影数据,经过处理,得到数字表面模型DSM和数字正射影像DOM;
步骤二:对步骤一中数字表面模型DSM进行数学形态学变换,生成归一化nDSM,对nDSM进行高度阈值分割,得到初始的建筑物和非建筑物提取结果;
步骤三:从步骤一中数字正射影像DOM的影像中,构建植被光谱指数,对植被光谱指数进行阈值分割,得到植被信息提取结果;
步骤四:将初始的建筑提取结果与植被信息提取结果叠加,清除初始的建筑物提取结果中与植被信息提取结果重合的部分,得到建筑精提取结果,生成影像三维建模;
步骤五:将三维建模与数据库中的拆迁户信息自动匹配计算出拆迁户补偿价值。
作为本发明进一步的方案:步骤二中,数字表面模型DSM和数字正射影像DOM的空间分辨率保持相同。
作为本发明进一步的方案:步骤二中,高度阈值分割的参数为:
最小建筑物高度3m,最小建筑物面积20m2,建筑物屋顶最大坡度30°,植被冠层最小纹理70%。
作为本发明进一步的方案:步骤二中,nDSM进行高度阈值分割的具体方法为:
S1:将原始的数字表面模型DSM影像变化生成归一化nDSM,根据拆迁区域的最小建筑层高设定高度阈值;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于安徽农业大学,未经安徽农业大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210798220.8/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。