[发明专利]一种高分辨率光学影像中直角建筑物的标绘方法

说明书

本发明公开了一种高分辨率光学影像中直角建筑物的标绘方法。包括以直角建筑作为标绘研究对象，以最小MBR定义建筑物主方向，以标绘的面积和周长作为评价标准，结合最小外包矩形约束来拟合直角建筑物各直线边界，通过方向决策器判别各直线交点的拐角规则并把各交点按规则连接成封闭的多边形，实现直角建筑物标绘。本发明充分考虑了建筑的直角特征，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，而是能衍生出新的数据点来表示角点，提高了提取精度，同时解决了现有方法中光学影像直角建筑物的标绘精度不高、鲁棒性不足和拟合优化策略欠佳的问题。

技术领域

本发明涉及高分遥感影像识别领域，特别涉及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。

背景技术

近年来，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。

本发明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，是在建筑物粗轮廓分类的基础上采用一种更精确的几何拟合匹配最佳方法对光学遥感影像直角建筑物的重要几何信息进行半自动提取与几何形状标绘，该方法的过程包括：

首先利用CART分类树与面向对象结合提取出高分影像中建筑物区域，然后用数学形态学做后处理，接着采用Cany算子提取出建筑物的粗轮廓信息。依据粗提取的结果，进一步研究基于建筑物的轮廓标绘出直角建筑物的几何形状。以直角建筑作为标绘为处理对象，循环处理最小MBR定义建筑物主方向几何信息，以标绘的面积和周长作为评价标准，结合最小外包矩形约束来拟合直角建筑物各直线边界，通过方向决策器判别各直线交点的拐角规则并把各交点按规则连接成封闭的多边形，实现直角建筑物标绘。

本发明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。本发明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。

发明内容

发明的目的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。

具体步骤为：

(1)对高分辨率遥感影像选择一个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，保证影像分割达到高优化程度。分割时依据不同尺度的对象区域采取不同的分割尺度，当影像中目标尺度比较大时则选择较大的尺度参数；当提取目标对象较小时则选择较小的分割参数。

(2)将遥感影像多尺度分割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。

(3)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。

(4)根据形态学的膨胀、腐蚀、开运算、闭运算数学原理预处理粗提取的建筑物信息，并将经过形态学处理的图像边界描述表达出来。

(5)采用Canny算子通过滤波，增加，检测这三个过程进行轮廓的提取，属于是先平滑后求导数的方法。