InSAR建筑物圖像仿真及高程反演方法

在建筑規(guī)劃和歷史遺跡重建等領(lǐng)域,需要在重建的場景中添加、刪除虛擬物體.能否獲得圖像拍攝時(shí)刻的光照信息,是決定最終合成圖像的照片級(jí)真實(shí)感程度的重要因素之一.本文對(duì)基于單幅建筑物圖像的光源方向檢測技術(shù)進(jìn)行了研究.把戶外的太陽光看作為平行光,在建筑物坐標(biāo)系中其方向可以用方位角和仰角表示.利用圖像中建筑物表面陽光強(qiáng)度值的變化來確定方位角.在此基礎(chǔ)上,可以利用建筑物表面突出部分與其陰影之間的關(guān)系來確定仰角.這項(xiàng)技術(shù)可以應(yīng)用于大多數(shù)建筑物的重建系統(tǒng)中.

針對(duì)在高分辨率sar圖像上具有明顯l型結(jié)構(gòu)高亮特征的建筑物目標(biāo),提出了一種提取高分辨率sar圖像建筑物l型結(jié)構(gòu)中心線,并進(jìn)而提取建筑物幾何信息的方法。運(yùn)用基于gabor紋理特征和模糊c均值的方法對(duì)sar圖像進(jìn)行分割,再結(jié)合骨架提取、骨架跟蹤、最小外接矩形提取、最小二乘準(zhǔn)則等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了l型結(jié)構(gòu)中心線的提取,最后利用中心線獲取了建筑物的長度、寬度和方位角信息?；跈C(jī)載sar圖像的實(shí)驗(yàn)表明,利用提出的方法從sar圖像提取的建筑物幾何結(jié)構(gòu)和方位信息具有較高的精度。

通過對(duì)福州市tm圖像資料進(jìn)行幾何校正和不同的增強(qiáng)處理,以監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類兩種方法提取人工建筑物信息,并與目視解譯相比較。結(jié)果表明利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行自動(dòng)分類在人工建筑物信息提取中也能取得好的效果。

傳統(tǒng)算法直接使用數(shù)字表面模型(dsm)進(jìn)行建筑物提取,忽略了地形影響,只適用于地形變化較小的區(qū)域。針對(duì)該問題,提出了一種基于局部高程差異的建筑物提取算法。利用地物相對(duì)于局部區(qū)域的高程差異來反映地物高度,再運(yùn)用基于知識(shí)的提取算法提取建筑物。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法具有較高的精度,比svm算法降低了1.18%的誤提率和6.51%的漏提率。

與傳統(tǒng)的信息提取方法相比；將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到遙感影像信息提取中；可以提高結(jié)果的精度；文章以worldview-2遙感影像為例；首先利用多尺度分割選取最優(yōu)分割尺度；獲得影像對(duì)象；在基于對(duì)象的基礎(chǔ)上利用特征空間優(yōu)選工具獲得最優(yōu)特征子集；最后利用j48算法、隨機(jī)森林算法對(duì)建筑物提取的效果進(jìn)行分析；實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:j48算法在高分辨率影像建筑物提取中有更好地效果；

用航空遙感圖像評(píng)價(jià)晉城市建筑物現(xiàn)狀的方法研究

從遙感圖象中提取人造目標(biāo)(例如建筑物、交通樞紐等)在國防和現(xiàn)代化建設(shè)實(shí)踐中有著十分重要的意義。遙感圖象一般都幅面較大,包含的目標(biāo)較多,而且由于占據(jù)的實(shí)際地面面積較大,光照條件不盡相同,因此要讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)檢測其中的建筑物是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的工作。提出一種并行的自動(dòng)檢測建筑物的方法。

以汶川地震中的都江堰地區(qū)震后遙感圖像為例,研究分析了圖像分割技術(shù)及模糊分類技術(shù),在此基礎(chǔ)上,用分類精度更高的單尺度、多特征的面向?qū)ο髨D像處理方法進(jìn)行建筑物震害評(píng)估。重點(diǎn)探索了混淆矩陣在震害評(píng)估中的應(yīng)用,通過kappa統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行震害分類結(jié)果的比對(duì)與精度評(píng)價(jià),并驗(yàn)證該分類方法的穩(wěn)定性。研究結(jié)果表明:改進(jìn)后的面向?qū)ο髨D像處理方法簡單、快速且精度較高,具有良好的適用性和穩(wěn)定性。

用航空遙感圖像評(píng)價(jià)晉城市建筑物現(xiàn)狀的方法研究

提出了一種新的從航空城區(qū)圖像中自動(dòng)提取矩形建筑物的方法.該方法基于從航空城區(qū)圖像中提取的邊緣,經(jīng)過輪廓跟蹤,采用splitting方法提取直線,得出其相應(yīng)的直線幾何圖形;針對(duì)航空圖像的復(fù)雜及現(xiàn)有邊緣檢測算法的不足,提出了一系列直線處理的方法(如直線的分類、排序、合并、調(diào)整等)有效地彌補(bǔ)了前述處理的不足;為提高矩形房屋提取的準(zhǔn)確率,引入知識(shí)定義了幾種近似的矩形結(jié)構(gòu).文章采用幾何結(jié)構(gòu)元分析的方法,提取圖形中構(gòu)成矩形的各種基本結(jié)構(gòu)元,再根據(jù)結(jié)構(gòu)元合并的準(zhǔn)則,將各種基本結(jié)構(gòu)元通過一定的合并算法合并成矩形結(jié)構(gòu).大量試驗(yàn)結(jié)果證明該方法提取矩形房屋的準(zhǔn)確率較高,魯棒性好,運(yùn)算速度快,具有較強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值

實(shí)驗(yàn)建筑物軸線放樣和高程測設(shè) 1.目的和要求 (1)掌握建筑軸線測設(shè)的基本方法。 (2)掌握建筑施工中高程測設(shè)的基本方法。 2.計(jì)劃與儀器工具 (1)實(shí)驗(yàn)時(shí)數(shù)為4學(xué)時(shí)，實(shí)驗(yàn)小組由4-6人組成。 (2)小組配備dj6經(jīng)緯儀1臺(tái)，ds3水準(zhǔn)儀1臺(tái)，30m鋼尺1把，測桿1根，水準(zhǔn)尺1支，記 錄板1塊，榔頭1把，木樁6個(gè)，測釬2只，，傘1把。計(jì)算器，鉛筆自備。 3.方法與步驟 (1)布設(shè)控制點(diǎn) 在空曠地面選擇一點(diǎn)，打下一木樁，樁頂畫十字線，交點(diǎn)即為a點(diǎn)。從a點(diǎn)用鋼尺丈量一 段50.000m的距離定出一點(diǎn)，同樣打木樁，樁頂畫十字線，交點(diǎn)即為b點(diǎn)。設(shè)a、b點(diǎn)的坐標(biāo) 為：a（100.000，100.000），b（100.000，150.000）。設(shè)a點(diǎn)的高程ha＝10.000m。以上 數(shù)據(jù)為控制點(diǎn)a、b的已知

通過對(duì)水準(zhǔn)測量的簡單介紹,結(jié)合沉降觀測經(jīng)驗(yàn),就如何在滿足沉降測量精度的基礎(chǔ)上靈活運(yùn)用獨(dú)立高程系統(tǒng)進(jìn)行建筑物沉降觀測作了探討,以便了解建筑物的沉降情況。

從遙感影像中自動(dòng)提取建筑物是研究從遙感影像構(gòu)建地圖的關(guān)鍵技術(shù)。針對(duì)當(dāng)前建筑物自動(dòng)提取算法中存在的缺陷,提出了一種基于數(shù)字高程模型的建筑物自動(dòng)提取算法。該算法是建立在灰度數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、矢量化變換、離散化噪音消除以及邊緣簡化技術(shù)綜合的基礎(chǔ)上,充分考慮了建筑物后續(xù)重建計(jì)算量的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明利用該算法提取出的建筑物邊緣清晰正確,同時(shí)又能大大減少冗余數(shù)據(jù)量。

為了分析汶川地震震后高分辨率合成孔徑(sar)圖像的城區(qū)建筑物特征,基于實(shí)際獲取的機(jī)載x波段sar圖像,采用電磁模擬方法進(jìn)行分析和研究。通過對(duì)城區(qū)的完整建筑和毀損建筑進(jìn)行三維建模,采用射線跟蹤的電磁計(jì)算方法和圖像域積分的成像模擬方法得到不同受災(zāi)程度的建筑物sar模擬圖像。與真實(shí)sar圖像對(duì)比分析,提出的算法能夠分析建筑物結(jié)構(gòu)變化對(duì)sar圖像的影響,模擬主要的強(qiáng)散射點(diǎn),能有效輔助sar圖像進(jìn)行城區(qū)特征分析。

首先對(duì)上海市中心城區(qū)遙感影像建庫,把眾多的遙感影像數(shù)據(jù)組織起來,以方便管理和使用.在此基礎(chǔ)上,利用gis和rs技術(shù),對(duì)遙感數(shù)據(jù)解譯處理,提取建筑物陰影信息,從而為估算建筑物高度值作準(zhǔn)備.

紅外成像技術(shù)采用非接觸式檢測方法,對(duì)結(jié)構(gòu)表面進(jìn)行實(shí)時(shí)、快速大面積掃描探測,作為無損探測領(lǐng)域一項(xiàng)新的技術(shù)在建筑工程中得到越來越廣泛的應(yīng)用。但是,這種檢測技術(shù)的一個(gè)重要問題是受到環(huán)境條件的約束,使得缺陷部位顯示不明顯,通過圖像處理等手段使得建筑缺陷突出,并能自動(dòng)計(jì)算出缺陷部位的面積;實(shí)驗(yàn)和現(xiàn)場取樣檢測表明,該檢測方法具有非接觸大面積檢測、響應(yīng)速度快、檢測精度高、自動(dòng)化程度高和對(duì)環(huán)境要求低等優(yōu)點(diǎn)。

圖像增強(qiáng)所包含的主要內(nèi)容如下圖。 1.灰度變換 灰度變換可調(diào)整圖像的動(dòng)態(tài)范圍或圖像對(duì)比度,是圖像增強(qiáng)的重要手段之一。 （1）線性變換 令圖像f(i，j)的灰度范圍為[a，b]，線性變換后圖像g(i，j)的范圍為[a′,b′],如下圖 g(i，j)與f(i，j)之間的關(guān)系式為： 在曝光不足或過度的情況下，圖像灰度可能會(huì)局限在一個(gè)很小的范圍內(nèi)。這時(shí)在顯 示器上看到的將是一個(gè)模糊不清、似乎沒有灰度層次的圖像。采用線性變換對(duì)圖像 每一個(gè)像素灰度作線性拉伸，可有效地改善圖像視覺效果。 (2)分段線性變換 為了突出感興趣目標(biāo)所在的灰度區(qū)間，相對(duì)抑制那些不感興趣的灰度區(qū)間，可采 用分段線性變換。如下圖所示。 設(shè)原圖像在[0，mf],感興趣目標(biāo)所在灰度范圍在[a,b],欲使其灰度范圍拉伸到[c,d],則 對(duì)應(yīng)的分段線性變換表達(dá)式為 通過調(diào)整折線拐點(diǎn)的位置及控制分段直線的斜率，可

精確識(shí)別細(xì)胞的前提是細(xì)胞采樣。利用圖像矩的旋轉(zhuǎn)不變性和平移不變性,提出利用圖像矩的概念對(duì)細(xì)胞進(jìn)行采樣處理,進(jìn)而提取細(xì)胞的相關(guān)數(shù)學(xué)參數(shù)。首先利用動(dòng)態(tài)閾值的方法分割灰度化后的細(xì)胞圖像;然后利用圖像細(xì)化算法對(duì)粘連細(xì)胞進(jìn)行分割處理;最后利用圖像矩提取樣本細(xì)胞。實(shí)驗(yàn)證明該方法有較好的穩(wěn)定性和魯棒性。

城市內(nèi)加蓋、擴(kuò)建違法建筑物現(xiàn)象嚴(yán)重,如何快速準(zhǔn)確地獲取城市建筑物的基本情況,監(jiān)測出違法建筑物信息,成為城市規(guī)劃、建設(shè)部門的一個(gè)迫切問題;根據(jù)不同時(shí)期數(shù)字表面模型(dsm)差值比對(duì)可以獲取建筑物高度變化的原理,通過對(duì)雷達(dá)及光學(xué)衛(wèi)星影像各自特征的對(duì)比,提出了利用多源影像數(shù)據(jù),快速準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)建筑物變化信息的方法。

針對(duì)insar在城市建筑物沉降監(jiān)測中的精度評(píng)估需求，以天津市市內(nèi)六區(qū)同步采集的sar數(shù)據(jù)、水準(zhǔn)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行兩者的差異性分析，提出采用距離加權(quán)法、沉降量指標(biāo)來實(shí)現(xiàn)兩者的時(shí)空一致性。在此基礎(chǔ)上參考建筑物沉降監(jiān)測的規(guī)范，以渤海大樓為例來對(duì)比分析insar測量、水準(zhǔn)測量的沉降量值，提出了insar技術(shù)可達(dá)到建筑物三級(jí)測量精度指標(biāo)。

本探測系統(tǒng)包括光源和攝像機(jī)(22),光源將光照射在擋光表面(16,26)上,攝像機(jī)對(duì)照射光(18,20)與擋光表面的相交點(diǎn)進(jìn)行成像。攝像機(jī)和光源是這樣布置的,相交點(diǎn)比較靠近攝像機(jī)視場的中心,而與光源之間

提取建筑物屋頂是建筑物三維重建的一個(gè)重要步驟,為了更精確地提取建筑物屋頂,融合了高分辨率的光學(xué)和sar圖像.利用sar圖像中建筑物的疊掩來確定光學(xué)圖像中的建筑物,從而在光學(xué)圖像上確定一個(gè)包含建筑物屋頂小窗口,利用isodata分類方法對(duì)小窗口進(jìn)行了分類來獲取建筑物屋頂類別或屋頂輪廓,最后計(jì)算得到屋頂?shù)囊?guī)則輪廓.從計(jì)算結(jié)果上看,該方法是可行的.