遥感影像中建筑物提取研究综述.doc

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1、基于遥感影像的建筑物提取研究方法综述摘要：遥感影像上建筑物提取的基础理论研究始于20世纪80年代，随着遥感技术的不断进步，遥感影像的分辨率及精确度越来越高以及快速发展的城市在城市空间数据库方面的巨大要求。现在城市空间数据库需要对数据快速获取更新，又因为遥感影像本身具有的现时性，更新速度快的特点。在城市空间数据库的更新、城市动态监测、城市变化监测以及“智慧城市”建设等方面有着重要的使用价值。本文介绍基于不同遥感影像提取建筑物的基本方法和几个发展趋势。主要包括SAR图像，LIDAR点云数据，高光谱影像，航空影像等多种源数据不同的提取方法，以及不同数据来源的优缺点。同时对建筑物提取研究

2、中需要解决的问题和研究趋势进行了总结。1.引言城市地区的遥感影像中，超过8成的目标是建筑物和道路，所以对建筑物和道路的识别和提取式遥感影像地物提取的主要研究方向，除道路和建筑物以外，剩下的大部分都是植被，在城市中绿地的面积占了一定的比例，在建筑物的提取中，建筑物在遥感影像中容易受到植被的干扰，如何高效率、高质量的剔除植被对建筑物的影响成了建筑物提取的关键。进行建筑物提取的主要应用有城区自动提取、地图更新、城市变化监测、城市规划、三维建模、数字化城市建立等诸多方面，如何实现建筑物的快速、高精度、自动化提取成为目前的研究热点。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

3、其自身的复杂性导致自动提取困难，本文主要提出了目前遥感影像建筑物提取研究的热点及其发展趋势。2.建筑物提取的历史发展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。到目前为止，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取，因为城市里的建筑物有一

4、定的高度信息，通过建筑物与周围环境（地面）之间的高差进行屋顶边界的提取，这种方法大多需要一定的辅助数据如DEM、DSM等一类具有地物高程数据的影像。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自动识别与提取。后一种方法只利用到了图像的光谱信息，灰度信息以及建筑物的形态信息和一部分先验知识，难度更大。建筑物提取中易受到周围环境的影响，主要有下面三个方面：(1)房屋边缘与道平行且相邻，边缘检测后的影像中道路和房屋边缘相互混淆；(2)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；(3)

5、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，对提取产生干扰。1.遥感影像的分类及特点遥感影像来提取建筑物，常见的影像数据：SAR数据，LIDAR点云数据，航空影像等。SAR图像的几何变形较严重，可解译性较差，并且受雷达波的入射角和波长等参数的影响较大，因此直接利用SAR图像进行建筑物轮廓的精确提取比较困难但是，建筑物在SAR图像中所存在的高亮线条、阴影区域、叠掩区域和亮斑区域等能为定位建筑物的感兴趣区域提供可能。基于LIDAR点云数据的建筑物提取，LIDAR数据对高程的表达较好，建筑物屋顶与地面有一定的高程差，可以利用这个把地面点滤去。但是这种提取方法受到地面起伏的影响

6、较大，在地势较为平缓的时候，精度较高，在地势起伏较大的时候，精确度就会受到很大的影响。机载激光提取建筑物：仍然是一种快速生成DSM数据，然后进行建筑物的提取。但是建筑物以外的物体对建筑物的提取产生很大的干扰。航空影像因为传感器的快速发展，使得航空影像呈现出向高光谱，高分辨率的方向发展，因为不同地物对不同波段的光的反射不同，因此高光谱在地物分类中得到了较多应用，高分辨率影像分为高时间分辨率影像和高空间分辨率影像，高时间分辨率影像在变化检测和动态监测等应用中，主要是将不同时相的影像来进行对比分析，高空间分辨率提高了地物的信息量，但是同时也出现了同物异谱，异物同谱的干扰，一方面对提取地

7、物起到了促进作用，但同时也增加了对目标提取物的噪声影响。到目前为止，高空间分辨率遥感影像中地物信息量丰富、噪声信息明显等特点，增加了“同谱异物”和“同物异谱”现象，使得高精度建筑物提取变得困难。由于高分辨率卫星的不断发射，高空间分辨率遥感影像数据是当前对地观测数据的主要数据源，因此对高空间分辨率影像的地物提取的研究仍然是主要的研究方向。2.地物提取的主要方法遥感影像进行建筑物提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