[發明專利]結合變化信息和建筑特征的遙感影像新增建筑提取方法

有效

• 申請號: 202211314630.7
• 申請日: 2022-10-26
• 公開（公告）號: CN115880575B
• 公開（公告）日: 2023-05-16
• 發明（設計）人: 常曉宇;王敏;劉宇;王港;張曉男;謝鑫浩;孫方德;郭爭強;朱進;陳金勇
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司第五十四研究所
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06T7/10;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/80
• 代理公司: 河北東尚律師事務所 13124
• 代理人: 王文慶

本發明公開了一種結合變化信息和建筑特征的遙感影像新增建筑提取方法，屬于遙感圖像處理領域。其包括：分割后時相遙感影像獲得超像素圖；提取線段得到線段集合；計算超像素的邊緣線段垂直性；計算建筑物線段指數；提取影像基于對象的形態學特征；計算建筑物強度；計算前后時相遙感影像的紋理特征；計算前后時相遙感影像的紋理特征差和光譜特征差；求紋理和光譜特征的變化強度，獲得變化強度；獲取新增建筑對象斑塊；采用形狀指數進行后處理，獲取最終的新增建筑對象。本發明充分利用光譜和紋理特征提取變化信息，并通過邊緣結構特征和形態學特征提取建筑特性，為大面積遙感影像實現新增建筑識別提供了可靠的技術支撐。

技術領域

本發明屬于遙感圖像處理技術領域，具體涉及一種結合變化信息和建筑特征的遙感影像新增建筑提取方法。

背景技術

隨著國民經濟的發展和人口增加，我國工業化和城市化水平逐步提高，建設用地不斷增加，耕地急劇減少，因此，及時掌握建設用地、耕地的更新狀況，尤其是違法建筑物的情況，成為保障社會經濟協調持續發展的重要任務。近年來，高分辨率遙感發展迅速，由于其可以提供地物更加詳細的光譜和紋理信息，為建筑物等小尺度目標的變化檢測提供了可能。傳統的變化檢測方法應用于高分辨率遙感影像中新增建筑物檢測面臨以下兩點問題：一方面，基于像素級光譜信息的變化檢測不能夠很好的獲取高分影像中地物的紋理和幾何信息，提取精度較低；另一方面，高分影像中豐富的光譜和紋理信息為提取建筑物帶來一定的困難，表現為其光譜與道路、裸土等地物相似性較高，結果中噪聲較多。

雖然許多學者對高分辨率影像中建筑提取做了研究，但是這些研究使用的特征較為單一，無法很好體現建筑物特征及其變化信息；其次，一部分研究采用監督分類的方法，方法中面臨樣本難選、人工干預程度高的問題，給大面積、自動化、快速的提取變化建筑帶來困難。

發明內容

本發明的目的在于提供一種結合變化信息和建筑特征的遙感影像新增建筑提取方法，其充分利用光譜和紋理特征提取變化信息，并通過邊緣結構特征和形態學特征提取建筑特性，為大面積遙感影像實現新增建筑識別提供可靠的技術支撐。

本發明采用的技術方案為：

一種結合變化信息和建筑特征的遙感影像新增建筑提取方法，包括以下步驟：

步驟1，采用SEEDS算法將后時相遙感影像分割，獲得超像素圖IM_seg；

步驟2，采用LSD算法對后時相遙感影像提取線段，得到線段集合L_set；

步驟3，基于線段集合L_set計算超像素S_i的邊緣線段垂直性

步驟4，利用邊緣線段垂直性和相交線段數計算建筑物線段指數

步驟5，利用形態學建筑指數MBI提取影像基于對象的形態學建筑特征

步驟6，融合形態學建筑特征和建筑線段指數計算影像的建筑物強度

步驟7，分別計算前后時相遙感影像的紋理特征和

步驟8，分別計算前后時相遙感影像的紋理特征差DT和光譜特征差DS；

步驟9，分別求紋理和光譜特征的變化強度IT和IS，通過直接求和獲得變化強度CI；

步驟10，依據分割結果IM_seg求對象級的變化強度CI_seg，并與建筑物強度加權融合得到新增建筑強度圖NBI；

步驟11，計算新增建筑強度圖NBI的分割閾值T，對NBI二值化后獲取新增建筑對象斑塊NB；

步驟12，對每一新增建筑對象斑塊NB分別計算形狀指數GI，過濾出GI超過閾值的斑塊NB，得到最終提取的新增建筑對象NB_post。