[發明專利]基于建筑形態分布的高分辨率影像城中村檢測方法

有效

• 申請號: 202011230894.5
• 申請日: 2020-11-06
• 公開（公告）號: CN112347926B
• 公開（公告）日: 2023-05-23
• 發明（設計）人: 張濤;王珍;丁樂樂;邢煒光;朱大勇;魏麟;潘宇明;王震;孟凡效;劉艷飛
• 申請（專利權）人: 天津市勘察設計院集團有限公司
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06N20/00;G06V20/40
• 代理公司: 天津企興智財知識產權代理有限公司 12226
• 代理人: 劉影

本發明提供了一種基于建筑形態分布的高分辨率影像城中村檢測方法，該方法從城中村的建筑空間分布建筑覆蓋率高、個數多、面積小、間距近等特點出發，設計典型的建筑形態分布參數描述城中村的物理特點，并根據機器學習輸出的分類概率，有針對性地對低置信度分類結果進行檢查修正，以有限的人工干預提升最終產品制圖精度。本發明相對于傳統的光譜和紋理特征，建筑形態分布特征具有較高的語義信息，能夠更好地描述復雜的城中村場景，實現準確的城中村提取，并適用于大范圍的城中村遙感制圖應用。

技術領域

本發明屬于攝影測量與遙感領域，特別是涉及一種基于建筑形態分布的高分辨率影像城中村檢測方法。

背景技術

城中村是中國在快速城市化進程中的特殊產物。城中村內部建筑分布擁擠，缺乏公共基礎設施，再加上混雜的人口，容易引發環境衛生問題。因此，及時有效的城中村制圖信息對城市管理非常必要，它能幫助城市管理人員制定合理的城市規劃方案。然而，許多中國城市依然缺乏細致的城中村信息，傳統的數據獲取方法主要是實地測繪與調研，耗費巨大的人力與時間。

隨著遙感技術的發展，高分辨率影像已經廣泛應用于城市基本地物要素的監測，但是，國內利用遙感影像進行城中村的研究還相對較少，現有的城中村研究主要集中在社會科學領域，且多是局部案例分析，缺乏大范圍、連續的城中村空間分布信息。同時，國外有一些針對貧民窟(slum)或者非正式居民區(informal?settlement)提取的相關研究，而貧民窟與城中村在物理外觀上具有一定的相似之處。該類場景識別的機器學習方法主要依賴于影像的光譜和紋理等底層特征信息，比如常用的灰度共生矩陣測度(gray-level?co-occurrence?matrix,GLCM)，但是這些底層特征物理意義不明確，難以描述大范圍復雜的城中村場景。因此，在城中村檢測的任務中，需要設計具有高層語義信息的特征來實現更有效的城中村場景表達。實際上，雖然城中村內光譜信息各異，但是城中村擁有一些共性特點。一般而言，城中村內部的建筑分布擁擠而密集，居住環境較差。這種建筑形態分布模式是城中村比較普遍的特點，為城中村的場景語義推斷提供了線索。

此外，在大范圍的遙感制圖實踐中，為了提升制圖產品的精度，需要修正制圖過程中存在的一些錯誤，以滿足后續應用的需求。然而，該檢查過程往往缺乏針對性，耗費大量時間。實際上，如果能考慮機器學習輸出的分類置信度，有針對性地對低置信度分類結果進行檢查修正，將會以有限的人工干預提升整體的精度。

發明內容

有鑒于此，本發明旨在克服上述現有技術中存在的缺陷，提供一種基于建筑形態分布的高分辨率影像城中村檢測方法，以解決現有的光譜、紋理等底層影像特征不足以描述復雜的城中村場景的問題，該方法從城中村的物理特點出發，通過描述建筑的空間分布模式來進行城中村場景特征表達，實現城中村的準確提取。

為達到上述目的，本發明的技術方案是這樣實現的：

一種基于建筑形態分布的高分辨率影像城中村檢測方法，該方法包括以下步驟：

步驟一：獲取目標區域高分辨率衛星遙感影像和對應的道路矢量數據，影像空間分辨率在0.5至2米之間，至少包含可見光三個波段，能夠支撐單個建筑物的識別。

步驟二：利用道路矢量數據將影像分割成大小不一的街區，作為城中村檢測的基本單元，每個街區內部的土地利用和功能屬性相對一致，比如每個街區內都是居民區、水體、森林等土地利用狀態，而不存在不同土地功能的混淆。

街區是現代城市管理的基本單元，一般被多條道路包圍形成，沒有固定大小，但是內部的土地利用和功能屬性相對一致。因此，街區具有天然的語義信息。以街區為基本單元進行城中村檢測，能夠緩解場景描述時的語義混淆情況，保持較好的邊緣范圍信息。并且，街區層次的城中村制圖產品也更適用于城市規劃與管理。