[发明专利]一种基于阴影的高分辨率遥感影像建筑物高度估测方法

说明书

本发明提供一种基于阴影信息的高分辨率遥感影像建筑物高度估测方法，包括对待检测原始影像进行阴影检测，得到阴影检测结果图，并分别利用形态学处理得到更独立的阴影和边缘更平滑的阴影；利用阴影的面积、长度，以及卫星影像的成像特性判定阴影方向；通过阴影方向和建筑物对应阴影长度的统计特征确定建筑物对应的阴影长度；通过阴影方向求取太阳方位角，并通过太阳方位角推算太阳高度角；利用求取的阴影长度和太阳高度角，估测建筑物的高度。本发明通过充分利用建筑物阴影的特征实现建筑物高度估测，有效检测出带有阴影的遥感影像建筑高度，为建筑物三维重建、城市建筑物历史信息获取、城市变化检测等遥感相关应用等提供有效信息。

技术领域

本发明涉及遥感影像处理技术领域，尤其是涉及一种基于阴影的高分辨率遥感影像建筑物高度估测方法。

背景技术

建筑物是城市的主要地物之一，与人类的居住和生活息息相关。近十几年来，遥感数据的获取能力在时空分辨率上有了极大地提高。高分辨率影像为我们研究城市地区细节，尤其是建筑物提供了基础。建筑物的高度是建筑物区别城市其他地物的最显著的特征之一。而且，建筑物高度信息在城市三维建模、城市监测、城市规划、地图更新和人口估测中愈发重要。因此，研究一种实用的建筑物高度估测方法十分必要。

现有的建筑物高度估测算法主要分为二维建筑物高度估测和三维建筑物高度估测。其中，二维检测方法主要通过建筑物阴影长度和遥感影像获取的时间、传感器姿态等具体信息计算建筑物高度。而三维建筑物检测则三维信息的获取方式主要通过立体相对密集匹配、机载激光扫描技术(Lidar)获取点云，再生成DSM，从而计算建筑物高度信息。因此，二维算法的数据获取成本较低，但需要影像传感器、获取时间等具体的参数。三维建筑物检测相较于二维检测算法能获得更高的检测精度。然而，三维检测对数据源的要求更高、耗时长、成本高、且数据源相对有限，对检测范围也有一定的局限性。因此，针对提供大量、长时间序列的高分辨影像的谷歌数据，研究一种通用的无需影像传感器、获取时间等信息的高分遥感建筑物估测算法十分必要。现有的高分辨率影像二维建筑物高度估测主要存在以下问题：(1)数据获取较为麻烦，且历史数据不足。(2)需要影像的成像时间等原始参数计算太阳高度角，而相当一部分正射影像的成像相关参数存在缺失情况；(3)高大建筑物阴影存在一定遮挡的情况下，难以估测建筑物的阴影长度。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种基于阴影的高分辨率遥感影像建筑物高度估测技术方案，处理方法清晰，可操作性强，数据源充足，可以利用google影像等数据在原始成像参数部分缺失的情况下有效检测出带有阴影且影像上建筑物阴影存在遮挡的建筑物的高度，为建筑物三维重建、城市建筑物历史信息获取、城市变化检测等遥感相关应用等提供有效信息。

本发明提供一种基于阴影的高分辨率遥感影像建筑物高度估测方法，包括以下步骤：

步骤1，对待检测原始影像进行阴影检测，得到阴影检测结果图，并分别利用形态学处理得到更独立的阴影和边缘更平滑的阴影；

步骤2，利用步骤1所得边缘平滑的阴影，利用阴影的面积、长度，以及卫星影像的成像特性判定阴影方向；

步骤3，根据步骤2所得阴影方向，通过统计步骤1所得独立的阴影中某目标建筑物对应所有的阴影长度，根据阴影长度的统计特征确定该目标建筑物对应的阴影长度；

步骤4，通过步骤2所得阴影方向，求取太阳方位角，并通过太阳方位角推算太阳高度角；

步骤5，根据步骤3所得的阴影长度和步骤4所得的太阳高度角，估测目标建筑物的高度。

而且，利用形态学处理得到更独立的阴影时，形态学处理包括采用形态学闭运算，填补阴影内部小空洞，再采用开运算，缓解阴影粘连的现象。

而且，利用形态学处理得到边缘更平滑的阴影时，形态学处理包括采用形态学闭运算，填补阴影内部小空洞，再采用开运算，平滑阴影边缘。

而且，步骤2的实现方式，包括以下步骤，