[發(fā)明專利]高分辨率遙感影像建筑物提取方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011364761.7
• 申請日: 2020-11-27
• 公開（公告）號: CN112633070A
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 仲波;張瀾;胡龍飛;劉欣;張杰民;李鵬;吳善龍;楊愛霞;吳俊君
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院;中國人民解放軍軍事科學院防化研究院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/38;G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 林哲生

本發(fā)明公開了一種高分辨率遙感影像建筑物提取方法及系統(tǒng)，包括：對高分辨率遙感影像進行圖像預(yù)處理，獲得處理后的遙感影像；對處理后的遙感影像進行局部二值模式特征計算，獲得局部二值模式特征圖；對局部二值模式特征圖進行分割得到對象分布；對局部二值模式特征圖進行特征提取，得到目標特征，該目標特征表征面向?qū)ο蟮木植慷的Ｊ教卣鳎换趯ο髮μ幚砗蟮倪b感影像進行特征提取，獲得對象屬性，對象屬性包括對象的亮度、矩形度和陰影指數(shù)；將目標特征和對象屬性輸入至目標分類器，獲得遙感影像中的建筑物。本發(fā)明結(jié)合面向?qū)ο蟮木植慷的Ｊ教卣鳌⒘炼戎怠⒕匦味取㈥幱爸笖?shù)等多種特征使得提取結(jié)果更加完整和準確。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及遙感圖像信息處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種高分辨率遙感影像建筑物提取方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

建筑物的提取主要是利用遙感影像中的光譜信息，空間信息，上下文信息，語義信息與輔助信息等。建筑物的提取最初采用的方法是特征驅(qū)動或者先驗知識的方法，通過從邊界直線、陰影、建筑物形狀、直角等主要區(qū)別于其他地方的特征來提取建筑物。從特征入手的提取方法主要包括三種方式，一種是基于幾何邊界的形狀特征，二是基于區(qū)域分割的方法進行提取，三是基于輔助信息的方法。通過基于模型的建筑物提取方法包括基于模式視覺認知的方式、基于先驗?zāi)Ｊ降慕ㄖ锾崛〉姆绞健⒒谡Z義模型的方式。

其中，基于幾何邊界的建筑物提取方法主要通過對建筑物的形狀信息的分析，映射出圖像結(jié)構(gòu)單元和建筑物幾何形態(tài)的關(guān)系，再結(jié)合先驗知識和已有目標模型的符號化學公式來描述高分影像中的建筑物形態(tài)，最后來實現(xiàn)建筑物中輪廓信息的提取。基于幾何邊界的建筑物提取方法受圖像分割和遙感影像的質(zhì)量影響較大。基于區(qū)域分割的建筑物提取方法的優(yōu)勢很明顯，就是能使用面向?qū)ο髞磉M行分析，能夠?qū)⒂嬎銠C視覺中特征提取的方法運用到對象分析中來。但是該方法對于非典型建筑物，不規(guī)整建筑物的處理效果并不理想。從三維空間的角度上看，建筑物與其他地物最顯著的區(qū)別是有著高度特征，由于遙感影像是從上向下進行拍攝，許多特征不能在圖像中表現(xiàn)出來。現(xiàn)在基于輔助信息提取建筑物的方式有：SAR或LiDAR、DEM、傾斜攝影測量等，但高分辨率大范圍的數(shù)據(jù)獲取成本高。

基于模型的建筑物提取方法有基于先驗?zāi)Ｐ偷慕ㄖ锾崛》椒ā⒒谡Z義模型的建筑物提取方法等。先驗?zāi)Ｐ腿缰鲃虞喞Ｐ汀⒆冃文Ｐ汀⑺郊龋ㄟ^先驗知識約束提取建筑物，要提高普適性需要完善的先驗知識。基于語義模型的建筑物提取方法通過具有實際意義地物之間的上下文關(guān)系來提取建筑；或使用深度學習的語義分割模型直接提取建筑物語義信息。然而前者直接由圖像分割結(jié)果提取建筑物，輪廓不規(guī)整將會影響提取結(jié)果，還需進一步提升分割的質(zhì)量，后者用深度學習檢測建筑物的方法需要大量且完善的訓(xùn)練樣本，在小范圍內(nèi)或者對特征單一的建筑提取有很好的效果，但要實現(xiàn)大范圍提取所有類型的建筑物較困難。

可見，現(xiàn)有的針對遙感影像的建筑物提取方法均存在完整性較差以及準確性低的問題。

發(fā)明內(nèi)容

針對于上述問題，本發(fā)明提供一種高分辨率遙感影像建筑物提取方法及系統(tǒng)，實現(xiàn)了提升建筑物提取結(jié)果的完整率和準確率的目的。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案：

一種高分辨率遙感影像建筑物提取方法，包括：

對高分辨率遙感影像進行圖像預(yù)處理，獲得處理后的遙感影像；

對所述處理后的遙感影像進行局部二值模式特征計算，獲得局部二值模式特征圖；

對所述局部二值模式特征圖進行分割得到對象分布；

對所述局部二值模式特征圖進行特征提取，得到目標特征，所述目標特征表征面向?qū)ο蟮木植慷的Ｊ教卣鳎?/p>

基于對象對所述處理后遙感影像進行特征提取，獲得對象屬性，所述對象屬性包括對象的亮度、矩形度和陰影指數(shù)；

將所述目標特征和所述對象屬性輸入至目標分類器，分類得到所述遙感影像中的建筑物。