[發明專利]一種地形圖中地物要素的提取方法

在審

• 申請號: 202010177467.9
• 申請日: 2020-03-13
• 公開（公告）號: CN111382715A
• 公開（公告）日: 2020-07-07
• 發明（設計）人: 張剛;孟航;王濤
• 申請（專利權）人: 北京四維遠見信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京匯信合知識產權代理有限公司 11335
• 代理人: 王維新

1.一種地形圖中地物要素的提取方法，其特征在于，包括：

獲取遙感影像立體像對；

基于所述遙感影像，生成正射影像和DSM；

通過訓練后的每類要素樣本的神經網絡樣本庫，對影像中不同的地物進行匹配，得到地物要素面狀區域，探面并提取地物邊界矢量；其中，建筑物在原始遙感影像上進行匹配，非建筑物在所述正射影像上進行匹配；

對所述地物邊界矢量進行精化處理；

將精化處理后的二維曲線轉換為三維曲線；其中，建筑物邊界采用有理多項式變換或前方交會從二維曲線轉換為三維曲線，非建筑物邊界采用DSM插值的算法從二維曲線轉換為三維曲線；

對所述三維曲線進行處理，得到地形圖。

2.如權利要求1所述的提取方法，其特征在于，所述每類要素樣本的神經網絡樣本庫的訓練方法，包括：

獲取預設數量的遙感影像；

對每個所述遙感影像中的每一類地物要素分別進行識別，并將每類要素樣本標記為正樣本和負樣本；

對所述正樣本進行樣本變換；

通過深度卷積神經網絡訓練負樣本和變換后的正樣本，得到每類要素樣本的神經網絡樣本庫。

3.如權利要求2所述的提取方法，其特征在于，

所分類的地物要素類型包括：水體、植被、道路和建筑物。

4.如權利要求1所述的提取方法，其特征在于，

所述地物邊界矢量的精化處理包括去除毛刺、密集點抽稀、多段線擬合、有條件直角化。

5.如權利要求1所述的提取方法，其特征在于，非建筑物邊界采用與平面坐標對應的DSM插值獲得高程，從二維曲線轉換為三維曲線。

6.如權利要求1所述的提取方法，其特征在于，所述建筑物邊界采用有理多項式變換或前方交會從二維曲線轉換為三維曲線，包括：

計算建筑物邊界的重心；

將DSM從大地坐標變換為對應的原始影像的像方坐標；

遍歷每個邊界矢量上的重心點，查找該點在像方坐標系DSM的位置，插值計算重心的高程；

采用有理多項式變換或前方交會，根據邊界上各節點的像點坐標和高程計算對應的大地坐標，得到三維邊界。

7.如權利要求6所述的提取方法，其特征在于，

如果數據來源是衛星影像，則利用有理多項式變換獲得建筑物邊界線的高程；

如果數據來源是航空影像，則利用前方交會獲得建筑物邊界線的高程。

8.如權利要求6所述的提取方法，其特征在于，采用有理多項式變換，計算對應的大地坐標的公式為：

式中，X,Y,Z為各節點的大地坐標，a₀～d₁₉為衛星參數文件中提供的有理多項式參數，(x_n,y_n)為圖像上對應點規格化后的圖像坐標。

9.如權利要求8所述的提取方法，其特征在于，像方坐標轉換為規格化后的像方坐標的公式為：

x＝(x_n-SAMP_OFF)÷SAMP_SCALE

y＝(y_n-LINE_OFF)÷LINE_SCALE

式中：(x,y)為對應點規格化后的像方坐標；(x_n,y_n)為像方坐標，左上角為0，單位為像素；SAMP_SCALE,SAMP_OFF,LINE_SCALE,LINE_OFF為像方規格化參數。

10.如權利要求1所述的提取方法，其特征在于，所述三維曲線的處理，包括：

將所述三維曲線導入到交互式測量軟件中進行檢查、修改、補測，得到地形圖。