用于高分辨率SAR影像建筑物提取的对象级高亮特征描述方法.pdf

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1、第39卷第2期武汉大学学报·信息科学版Vol

2、39No．22014年2月GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversityFeb．2014DOI：10．13203／j．whugis2O12O7O5文章编号：1671—8860(2014)02—0220—05用于高分辨率SAR影像建筑物提取的对象级高亮特征描述方法呙维胡涛廖明生陈呈辉1武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉，430079摘要：合成孔径雷达(syntheticapertureradar，SAR)影像分辨率的不断提高为建筑物提取提供了有效的数据支持，而传统

3、像素级方法，提取建筑物的效果较差，精度较低。通过分形网络演化分割算法(fractaInetevo—lutionapproach，FNEA)获取分析单元，利用对象级分析单元与邻近环境之间的上下文特征，提出了高亮邻接强度特征(highlightadjacentintensity，HAI)与亮点散射密度特征(shiningpointdistributedensity，SDD)的概念，然后结合上述两种特征进行对象级建筑物的提取。最后通过几组实验验证了基于面向对象特征方法比面向像素特征方法对高分辨率SAR建筑物提取具有更好的效果、更高的精度。关键词：对象级；高分辨率；SAR影像

4、；建筑物提取；叠掩中图法分类号：P237．9文献标志码：A合成孔径雷达(syntheticapertureradar，SAR)作为一种主动式微波遥感设备，其应用遍及1对象级高亮特征多个领域口]，其中，国内外学者对SAR影像中提取建筑物的问题已展开了一系列研究。2000年，1．1高亮邻接强度特征Bolter提出了结合干涉高度数据和多视向阴影信较大建筑物(如工业厂房)的屋顶由于材质的息的建筑物提取方法_2]。德国Soergel、Brenner不同，完全凭借屋顶色调进行提取非常困难。与等人对高分辨率SAR数据中建筑物的重建展开此同时，高亮区是由建筑物与地表之间的多次反了研究

5、[3。]，其突出工作是提出了基于Perceptual射或叠掩形成，一般呈现亮色调特点，较容易检Grouping的建筑物细节结构提取方法，为特殊大测，可作为建筑物提取指示特征。但由于同一建型建筑物的识别提供依据。在国内，对SAR影像筑物屋顶一般较为均质，可采用FNEA分割算法建筑物提取的工作目前较少，文献[8—9]提出了利形成更利于提取的对象斑块。高亮邻接强度特征用多视高分辨率SAR影像进行城区信息获取与即是基于对象斑块的高亮特征。根据SAR影像重建方法；朱俊杰等人对叠掩信息利用以及SAR特有的成像特点，高亮区与屋顶像存在如图1所与光学影像联合检测建筑物进行了研究[Io

6、-12]。示的关系。物空间然而，上述SAR影像的建筑物提取方法主要基于像元为基本单位，具有很大的局限性，分类与提取精度达不到要求口。与此同时，基于对象级的高分辨率影像目标提取能够较好地解决该问题，具有强抗噪、多元性、多尺度特性。针对该问题，本文利用FNEA算法获取分析单元，充分利用对象级分析单元的高亮特征，进行对象级建筑物的提图1高亮区与屋顶像之间的关系图取，并验证其精度。Fig．1RelationshipofHighlightRegionandRoof收稿日期：2013-04—11项目来源：国家教育部博士点基金资助项目(20120141120041)；国家自然科学基

7、金资助项目(41301517)。第一作者：呙维，讲师，主要从事遥感影像解译研究。E—mail：guowei98032@gmail．corn通讯作者：胡涛，博士生。E—mail：htlvcc@hotmail．com224武汉大学学报·信息科学版2014年2月constructionBasedonHigh-resolutionSARObser-SAR与光学图像融合用于建筑物屋顶提取[J]．中vationoverUrbanArea[J]．RemoteSensingTech—国科学院研究生院学报，2006，23(2)：178—185)nologyandApplication，

8、2007，22(2)：287—290(徐[12]ZhuJunjie，GuoHuadong，FanXiangtao，eta1．3D丰，金亚秋．城区高分辨率SAR图像的信息获取与reconstructionbasedonHigh-ResolutionSARand重建[J]．遥感技术与应用，2007，22(2)：287—290)OpticalImage[J]．ChineseHighTechnologyLet—[1O]ZhuJunjie，DingChibiao，YouHongjian，eta1．ters，2005，15(12)：68—74(朱俊杰，郭华东，范