基于高分辨率遥感影像的建筑物提取

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1、基于高分辨率遥感影像的建筑物提取摘要：本文首先对遥感影像上建筑物提取的研究历史进行分析，总结高分辨率航空相片或卫星影像提取建筑物等人工地物信息的主要方法，从影像数据、分辨率与方法几个方面概括建筑物提取的发展历史。总结高空间分辨率遥感影像建筑物提取研究的现状以及发展趋势。关键词：高空间分辨率遥感影像；建筑物提取中图分类号：P283文献标识码：A引言7随着遥感技术的不断进步，光学卫星影像的空间分辨率不断提高（目前军用卫星已经达到厘米级），与同类中低空间分辨率的遥感影像相比，高空间分辨率光学卫星影像上地物的光谱特征更明显，景观的结构、形状、纹理和细节等信息突

2、出，使得研究城市内部建筑分布细节成为可能。从20世纪90年代以来高空间分辨率光学卫星影像逐渐进入商业和民用领域，在地图更新、土地管理、城市规划、资源调查、环境监测、灾害评估等方面得到广泛应用，逐步成为一种主要的地理空间数据获取和更新途径，针对高空间分辨率光学卫星影像的信息提取研究也随之兴起，但高空间分辨率影像信噪比低的特点限制了建筑提取的精度，人工解译仍然是最普遍的提取方式，其费时费力的弱点成为制约高分辨率卫星影像大范围应用的瓶颈。目前对绿地和水体的自动提取已经比较成熟，而道路和建筑物由于其自身的复杂性导致自动提取困难，国内外很多学者在高分辨影像道路和

3、建筑提取方面做了很多相关研究，在提取理论和方法方面取得了一定的成果。本文就高空间分辨率遥感影像建筑物提取研究现状进行总结，在此基础上提出目前遥感影像建筑物提取研究的热点及其发展趋势。一、建筑物提取的研究历史7迄今为止，利用高分辨率航空相片或卫星影像提取建筑物等人工地物信息的方法大体分为两类：其一，利用图像信息结合高程信息进行建筑物信息提，通过建筑物与周围环境之间的高差进行屋顶边界的提取，大多需要一定的辅助数据如DEM、DSM等。其二，利用高空间分辨率遥感影像数据结合计算机视觉、图像处理与分析、人工智能等学科领域的新方法实现对建筑物顶部信息的半自动甚至全

4、自动识别与提取。此方法不需要多景影像数据，也不需要其它的外部信息源，具有更为广泛的应用前景和范围，但是其缺乏对识别建筑物表面高度信息，只是利用的是图像的光谱信息、灰度信息以及建筑物的形态信息和一部分先验知识，难度要更大，此方法仍处于探索研究阶段。在城市环境中由于受到建筑物结构复杂性的影响，建筑物常常被人造目标或者自然目标包围，给提取建筑物带来干扰，常见的典型情况有：房屋边缘与道路平行且相邻，边缘检测后的影像中道路和房屋边缘相互混淆；因为拍摄角度导致建筑物彼此的遮蔽，影像上丢失了被遮蔽建筑物的信息；建筑物阴影的灰度接近建筑物的灰度，很难区分二者的边界，对

5、提取产生干扰。此外利用成像质量、光谱范围等多方面因素影响的遥感影像提取建筑物信息，出现信息的丢失以及失真，从而增加了建筑物提取的难度。图1分别从影像数据、分辨率与方法几个方面概括了建筑物提取的发展历史。快速准确地获取不同类型城市建筑的空间位置、形状等信息具有极其重要的意义，在城市规划、城市动态监测、城市三维建模、地形图更新、地籍调查等方面有广泛的应用。目前，对自动建立城市三维模型和实现城市虚拟现实的需求越来越多，利用大比例尺航空影像获取城市建筑物的三维几何信息和表面纹理，是实现三维城市建模的有效途径之一。由于航空影像高信噪比的特点，目视解译提取建筑边界

6、信息相对容易，虽然有很多相关研究成果，但至今仍无针对各种航空影像全自动提取各类建筑物的普适性方法，同时航空影像获取成本高、更新周期不确定等缺点也限制了它的应用[1］。7卫星遥感平台及对应传感器的出现，是遥感史上的重大突破，光学卫星影像是目前最重要的遥感数据源，很多学者开始利用卫星影像研究城市变化，提取城市下垫面地物信息。在早期，城市下垫面目标提取主要是利用中低分辨率遥感影像，由于受分辨率的限制，城市对象提取只能够停留在对城市边界、居民地等信息的提取，很难得到有关城市内部的细节信息，无法满足城市相关的应用需求。二、建筑物提取的常用方法遥感影像进行建筑物提

7、取的基础理论研究始于20世纪80年代，在数十年的发展历程中，各种有关建筑物提取的方法相继提出。按照其自动化程度，分为人工（目视判读）提取、半自动提取、自动提取三个层次。其中人工提取方法主要依据专家经验，应用历史最长，已经比较成熟；部分半自动提取方法的精度也能满足工程实践的要求，目前研究的重点是如何在保证精度的前提下提高自动化程度，即如何实现全自动提取。在现阶段，从遥感影像中自动提取建筑物主要是基于影像的基本特征以及一部分先验知识，而对识别建筑物最有帮助的表面高度信息，因其信息获取的技术难度大，成本高而缺失，影响了从遥感影像获取建筑物信息的精度。因此，全

8、自动提取在技术仍然处于7尝试和探索阶段，具有一定的挑战性，因此商业化的软件平台尚未出现。目前国