[00646531]一种高分辨率光学影像中直角建筑物的标绘方法

近些年，卫星遥感影像的空间分辨率已经达到了亚米级，因此高分影像中包含了丰富的地物细节信息，这为建筑物自动识别与标绘方法的研究提供了更为丰富的数据源。高分遥感影像中建筑物的提取与形状标绘是未来智慧城市构建的关键因素。课题“基于RS、gIS、gNSS集成的建筑物灾变损失快速评估模型研究”为2012年广西科技厅设立的广西自然科学基金课题，课题编号为2012gXNSFBA053131，该课题成果之一是提供一种高分辨率光学影像中直角建筑物的标绘方法，能够使高分辨率光学影像中建筑物的轮廓识别并准确提取出来，使直角建筑物的提取和形状标绘系统化；充分考虑建筑的直角特征，以及在确定建筑物的直角点时没有被限制在现有的轮廓点上而是可以衍生出新的数据点来表示角点，提高了提取精度。 首先对高分辨率遥感影像选择合适的分割尺度进行多尺度影像分割，将影像分割为同质区域，之后利用专家系统获取样本的分类参数以确定判别规则来分类，确定建筑物的候选区域。通过对分析样本数据的特征值并确定分类阈值建立CART分类树的精度表，依据SPSS中建立起的CART规则信息，在eCognition中重新建立软件能够读取的分类规则进行建筑物的提取。根据形态学预处理粗提取的建筑物信息，并将处理后的图像边界描述表达出来。采用Canny算子进行轮廓的提取，寻找获取建筑物的最小外接矩形(MBR)及其对应旋转的角度。其次，定义建筑物的主导方向，重构正交屋顶边界，主方向是根据最小MBR定的，用最小MBR中较长的边的走向作为建筑物的主方向，较短边的走向作为副主方向。获取构成直角建筑物各边到最小MBR的一对直角边的距离，由于建筑物的边界由坐标点表示的，这一过程能转成计算构成边的点集到直角边的距离，利用聚类的方法把所得到的距离值分成N类，每一类用其平均值D表示距离直线的距离，而N表示的值就是构成直角建筑物的边数。然后就是将N个距离值对应的最小MBR边平移D个单位以此来拟合建筑物的各个边。通过拟合的建筑物的边界，获得彼此正交的直线，计算各个直线的交点，以此来表示建筑物的角点或者位于边界线上的点。将交点按一定的顺序排列，然后根据行走方向将各点按指定的顺序连接起来形成直角多边形，从而完成建筑物的提取及形状的标绘。最后，以建筑物的主副主方向为坐标轴，交点坐标为坐标原点，建立局部坐标系。根据直角拐角的方式定义四种形式，其中两行走方向是彼此正交的；根据建筑边界的走向定义了两种形式，其走向是相向的。在每个局部坐标原点建立一个圆形区域，并截取出圆形区域内的轮廓点坐标，由截取的轮廓片段计算轮廓片段的曲率圆的圆心坐标点，根据圆心坐标的位置确定行走方向，计算的轮廓片段的曲率圆心平均坐标在局部坐标系中的位置确定交点坐标的曲率圆。非建筑物角点的交点，其区域内轮廓片段的平均曲率圆的圆心，若位于副主方向轴上或附近，则其行走方向是主方向走向，若位于主方向轴线上或附近则其行走方向是副主方向。若圆心落于该点相应的象限内则该定的行走方向为该象限的行走方向；能根据各交点对应的平均曲率圆的圆心位置确定个交点的行走方向。根据各角点的行走方向，把这点依次连接起来得到基于最小MBR标绘方法的建筑物标绘结果。 专利成果通过一种基于粗轮廓与最小MBR约束的高分辨率光学影像直角建筑物标绘方法，解决了现有方法中光学影像直角建筑物的标绘精度不高、鲁棒性不足和拟合策略欠佳的问题，可以提高高空间分辨率影像中建筑物等人工目标的信息提取率。标绘结果面积精度和周长精度较高，提取速度更快，算法复杂程度更低，更益于实现与推广。