[发明专利]基于高分辨率SAR图像的城市高层建筑物高度提取方法及装置

说明书

一种基于高分辨率SAR图像的城市高层建筑物高度提取方法及装置，包括：对原始高分辨率SAR图像采用非局部滤波，对滤波后SAR图像分割获取匀质区域，然后从中提取阴影区和高亮区，并确定建筑物候选区；针对独立高亮的建筑物候选区提取其最小外接矩形，计算矩形区域内距离向上每一行的亮线长度并记录其所在行位置，并基于该长度和行位置属性利用聚类算法对其进行聚类；获取聚类后的每个类别所对应的二值区域，基于叠掩区平行四边形几何形状的限制，利用仿射变换和最小二乘方法对其进行拟合，获取优化后的建筑物候选区；计算建筑物高度。本发明弥补了高分辨率特性带来的叠掩面破碎特性，提高建筑物高度反演精度。

技术领域

本发明涉及建筑物高度提取技术领域，特别涉及一种基于高分辨率SAR图像的城市高层建筑物高度提取方法。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)作为一种主动微波遥感手段，具有全天时、全天候、可穿透云层快速成像的能力，弥补了光学遥感的不足，在应急侦察、灾害监测等需要快速响应的城市遥感应用中发挥着重要作用，而城市建筑物是城市目标监测的主要对象。

高分辨率是SAR技术发展的主要趋势之一。加拿大的Radarsat-2(2007)、意大利的COSMO-SkyMed(2007-2008)、德国的TerraSAR-X(2007)和TanDEM-X(2010)、中国的高分三号卫星(2016)等多极化、高分辨率卫星图像分辨率已突破到1m，其中TerraSAR-X于2013年推出的Staring Spotlight(ST)成像模式更是将图像的方位向分辨率提高到0.24m。米级、亚米级高分辨率SAR图像的广泛获取为研究建筑物高度提取的新方法、新理论提供了数据支撑。然而，高分辨率SAR图像在带来建筑物目标丰富细节的同时，也带来了独立建筑物目标成像特征破碎和成像特征多变等诸多建筑物信息提取难题。同时SAR固有的几何畸变和斑噪影响，以及复杂的城市背景干扰等因素，也进一步增加了建筑物目标在SAR图像上的复杂性。

按照使用的数据类型的不同，目前主要的建筑物高度提取方法可以归纳为：

(1)干涉测量法，即利用干涉SAR(InSAR)数据提取建筑物目标高度信息，如TomoSAR技术。

(2)多视向立体测量法。利用同侧或异侧进行多视向立体测量，同侧立体测量可以利用不同入射角成像实现，异侧立体测量可以利用升降轨成像实现。这两种方法各有利弊，异侧立体成像通常具有较大的视差，对于提高建筑物高度估算精度是有利的，但视角差别越大，目标在SAR图像上的差异越大，给目标识别造成的困难也就越大。

(3)与光学图像融合法。不同数据源遥感图像往往可以实现信息互补，SAR图像中建筑物的显著性线状特征，较为容易确定潜在目标，却无法得到建筑物的完整轮廓；然而，光学图像上建筑物有完整的屋顶结构有利于确定完整边界信息，但建筑物的检测难度较大，特别是对于建筑物分布密集的城区。综合利用建筑物在不同数据类型图像中的特点来提高建筑物目标识别和三维重建的精度是一种有效手段。

(4)基于单景高分辨率SAR图像的建筑物高度提取方法。单景高分辨率SAR图像上，建筑物高度的反演主要利用图像中灰度的层次变化关系以及阴影信息。对于立于平坦地面、并且分散的独立建筑物，利用完整的阴影信息在估计出可能的房顶结构后，可较完美地反算出建筑物高度。

现有方法中，利用阴影或者叠掩信息来反演建筑物高度面临以下问题。

首先，需要确保提取完整的阴影或者叠掩范围，导致该方法适用于稀疏建筑物，不能应用于建筑物密集的城区，因为建筑物的阴影或者叠掩通常受到临近目标的干扰而不完整；

其次，阴影区域较难与道路、广场等等暗目标区分；最后，人工建筑物墙面的不均匀性导致SAR图像中叠掩区的灰度一致性较差，导致叠掩区的检测精度低，从而影响高度反演精度。

发明内容