三維gis輔助下的高分遙感影像建筑物倒損檢測方法
【專利摘要】一種三維GIS輔助下的高分遙感影像建筑物倒損檢測方法，包括利用災(zāi)前三維GIS或影像RPC參數(shù)對災(zāi)后遙感影像進(jìn)行幾何糾正；獲取災(zāi)前三維GIS中各建筑物對象的相應(yīng)二維矢量數(shù)據(jù)及高度數(shù)據(jù)，構(gòu)成災(zāi)前建筑物集合；將災(zāi)前二維矢量數(shù)據(jù)疊加至配準(zhǔn)后的災(zāi)后遙感影像中，為各建筑物對象構(gòu)建局部緩沖區(qū)，并在緩沖內(nèi)進(jìn)行水平集演化分割獲得建筑物分割對象；提取災(zāi)后建筑物集合多個特征并檢測隸屬度，結(jié)合各個特征證據(jù)概率計(jì)算建筑物發(fā)生倒損的置信度；對災(zāi)后遙感影像中未處理區(qū)域進(jìn)行水平集分割，濾掉面積小于預(yù)設(shè)面積閾值的對象，利用已處理區(qū)域訓(xùn)練分類。本發(fā)明采用三維GIS、水平集演化、證據(jù)理論，從多種特征入手解決建筑物倒損檢測問題。
【專利說明】三維GIS輔助下的高分遙感影像建筑物倒損檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及遙感影像應(yīng)用【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及一種三維GIS輔助下的高分遙感影像建筑物倒損檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]自然災(zāi)害的頻繁發(fā)生，給國家人民的財(cái)產(chǎn)帶來極大損失，建筑物作為城市生產(chǎn)生活的重要地物，災(zāi)后對其倒損情況快速做出精確評估具有重要意義。遙感具有重訪周期短，探測范圍大、數(shù)據(jù)綜合性高、經(jīng)濟(jì)效益高等特點(diǎn)，是災(zāi)害評估的核心手段之一。目前國家減災(zāi)部門對建筑物的倒損災(zāi)害評估致力于統(tǒng)計(jì)模型的建立、定性分析與評估，缺乏定量的特別是精細(xì)的定量評估，高空間分辨率(通?？臻g分辨率小于2米)遙感影像具有分辨率高、地物細(xì)節(jié)豐富等特點(diǎn)，隨著其獲取越來越便捷，逐漸成為定量化災(zāi)害精細(xì)評估的主要手段。
[0003]通常自然災(zāi)害發(fā)生后建筑物的倒損形式包括結(jié)構(gòu)整體倒塌、整體沉降、部分倒塌、下部倒塌、中間層倒塌、墻體裂而不倒等。顯而易見，對于建筑物整體沉降，下部倒塌等情況，倒損檢測不僅需要二維信息的提取與分析，建筑物高度信息的檢測也至關(guān)重要。目前利用遙感進(jìn)行建筑物倒損檢測的典型方法包括以下幾種:1)利用單張災(zāi)后影像的建筑物倒損檢測方法，通過對遙感影像解譯分類，提取建筑物倒損信息，但該方法難以提取建筑物高度變化信息，即使能利用陰影等方式獲得部分建筑物高度，但不具有普適性。2)利用兩/多時相遙感影像的建筑物倒損檢測方法，包括直接比較法、分析后比較法及統(tǒng)一模型法等。直接比較法即對不同數(shù)據(jù)源進(jìn)行直接比較，對象主要包括像素，紋理特征，邊緣特征以及各種復(fù)雜的變換后特征，如植被指數(shù)、主成分變換、獨(dú)立成分變換、典型相關(guān)變化等；分析后比較法即對不同數(shù)據(jù)源信息提取后比較，對象包括類別、目標(biāo)對象等；統(tǒng)一模型法即將不同數(shù)據(jù)源納入統(tǒng)一的模型進(jìn)行變化檢測，將變化檢測的方法和過程作為一個整體，采用統(tǒng)一的平差模型進(jìn)行迭代求解。以上所述利用高分遙感影像的變化檢測方法都取得了不錯的效果，但是由于這些方法主要是基于二維數(shù)據(jù)的變化檢測，難以檢測建筑物高度變化信息，對檢測那些部分倒塌、整體沉降、下部倒塌或中間層倒塌等高度發(fā)生變化的建筑物具有先天缺陷。
3)利用不同時相LIDAR(Light Detection and Ranging,激光雷達(dá))數(shù)據(jù)或立體像對的建筑物倒損檢測，LIDAR數(shù)據(jù)及立體像對都包含地物的三維信息，通過DSM (Digital SurfaceModel，數(shù)字表面模型)的提取與比較分析可以很好檢測建筑物高度的變化，但是基于LIDAR數(shù)據(jù)的獲取方式及發(fā)展?fàn)顩r，災(zāi)害發(fā)生地區(qū)通常很難具備多時相LIDAR數(shù)據(jù)，立體像對也存在類似問題，即使單時相立體像對可以檢測建筑物倒損情況，但是存在立體像對幅面較小，而且需要專業(yè)的攝影測量處理軟件，獲取DSM及建筑物三維需要復(fù)雜的工作等問題。因此需要迫切尋找一種數(shù)據(jù)易獲取、檢測效率高、檢測結(jié)果相對精確且顧及到建筑物高度信息的變化檢測方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明提出了一種三維GIS (Geographic Information System,地理信息系統(tǒng))輔助下的高分遙感影像建筑物倒損檢測方法，該方法將建筑物高度信息變化情況進(jìn)行了檢測，加強(qiáng)了建筑物變化檢測的準(zhǔn)確性。
[0005]本發(fā)明的技術(shù)方案為一種三維GIS輔助下的高分遙感影像建筑物倒損檢測方法，包括以下步驟:
[0006]步驟1，利用災(zāi)前三維GIS或影像RPC參數(shù)對災(zāi)后遙感影像進(jìn)行幾何糾正；
[0007]步驟2，獲取災(zāi)前三維GIS中各建筑物對象的三維GIS數(shù)據(jù)，包括二維矢量數(shù)據(jù)及高度數(shù)據(jù)，構(gòu)成災(zāi)前建筑物集合Vb ；
[0008]步驟3，記災(zāi)前建筑物集合Vb中每個建筑物對象為Vi,將相應(yīng)二維矢量數(shù)據(jù)疊加至步驟I幾何糾正后的災(zāi)后遙感影像中，在災(zāi)后遙感影像上為建筑物對象Vi構(gòu)建局部緩沖區(qū)，將Vi所對應(yīng)的遙感影像區(qū)域的輪廓作為初始水平集，在局部緩沖區(qū)內(nèi)部的影像中進(jìn)行水平集分割，得到建筑物分割對象Viseg ;所有建筑物分割對象構(gòu)成災(zāi)后建筑物集合Vseg ；
[0009]步驟4，針對災(zāi)后遙感影像中步驟3所得災(zāi)后建筑物集合Vseg相應(yīng)部分提取η個特征，并檢測各特征的隸屬度P j,結(jié)合各個特征的預(yù)設(shè)證據(jù)概率&計(jì)算建筑物發(fā)生倒損的置信度，當(dāng)建筑物對象Viseg的置信度Pjudge處于置信區(qū)間時，認(rèn)為建筑物發(fā)生倒損，并入集合Bs ；PJudge處于拒絕區(qū)間時，得到未發(fā)生倒損建筑物對象，并入集合Bn ；PJudge處于不確定區(qū)間時，建筑物對象疑似發(fā)生倒損，并入集合Bd ；
[0010]所述計(jì)算建筑物發(fā)生倒損的置信度采用以下公式，
[0011]
【權(quán)利要求】
1.一種三維GIS輔助下的高分遙感影像建筑物倒損檢測方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟1，利用災(zāi)前三維GIS或影像RPC參數(shù)對災(zāi)后遙感影像進(jìn)行幾何糾正； 步驟2，獲取災(zāi)前三維GIS中各建筑物對象的三維GIS數(shù)據(jù)，包括二維矢量數(shù)據(jù)及高度數(shù)據(jù)，構(gòu)成災(zāi)前建筑物集合Vb ； 步驟3，記災(zāi)前建筑物集合Vb中每個建筑物對象為Vi，將相應(yīng)二維矢量數(shù)據(jù)疊加至步驟I幾何糾正后的災(zāi)后遙感影像中，在災(zāi)后遙感影像上為建筑物對象Vi構(gòu)建局部緩沖區(qū)，將Vi所對應(yīng)的遙感影像區(qū)域的輪廓作為初始水平集，在局部緩沖區(qū)內(nèi)部的影像中進(jìn)行水平集分害I]，得到建筑物分割對象Viseg ;所有建筑物分割對象構(gòu)成災(zāi)后建筑物集合Vseg ； 步驟4，針對災(zāi)后遙感影像中步驟3所得災(zāi)后建筑物集合Vseg相應(yīng)部分提取η個特征，并檢測各特征的隸屬度P j,結(jié)合各個特征的預(yù)設(shè)證據(jù)概率&計(jì)算建筑物發(fā)生倒損的置信度，當(dāng)建筑物對象Viseg的置信度Pjudge處于置信區(qū)間時，認(rèn)為建筑物發(fā)生倒損，并入集合Bs ；Pjudge處于拒絕區(qū)間時，得到未發(fā)生倒損建筑物對象，并入集合Bn ；PJudge處于不確定區(qū)間時，建筑物對象疑似發(fā)生倒損，并入集合Bd ； 所述計(jì)算建筑物發(fā)生倒損的置信度采用以下公式，
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述在三維GIS輔助下的高分遙感影像建筑物倒損檢測方法，其特征在于:步驟I中，判斷輸入的災(zāi)后遙感影像是否具有RPC參數(shù)，有則采用RPC參數(shù)對災(zāi)后遙感影像進(jìn)行幾何糾正，否則采用三維GIS對災(zāi)后遙感影像進(jìn)行幾何糾正。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述在三維GIS輔助下的高分遙感影像建筑物倒損檢測方法，其特征在于:步驟4中，提取災(zāi)后遙感影像中步驟3所得災(zāi)后建筑物集合Vseg相應(yīng)部分的面積、紋理和高度特征，并檢測各特征的隸屬度，包括對每個建筑物對象Vi及災(zāi)后遙感影像上的相應(yīng)建筑物分割對象Viseg分別進(jìn)行以下處理， a)對于某建筑物對象Vi的面積SiF_、災(zāi)后遙感影像上相應(yīng)的建筑物分割對象Viseg的面積為SiAftOT，面積特征提取結(jié)果為面積差A(yù)Si = SiF_-SiAfte，檢測面積特征的隸屬度如下，
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述在三維GIS輔助下的高分遙感影像建筑物倒損檢測方法，其特征在于:建筑物對象Vi在災(zāi)后遙感影像中的高度值hiAftCT按如下方式提取， O由太陽方位角α 確定陰影相對于建筑物對象Vi的成像方向，設(shè)斜率為k，求出相應(yīng)建筑物分割對象Viseg的最小外接矩形Recti,其中一組邊平行于陰影成像方向，斜率為k，記為an、ai2,另一組邊垂直于陰影成像方向記為bn、bi2 ;根據(jù)建筑物對象Vi災(zāi)前的高度值hiFore和影像成像時太陽與衛(wèi)星的角度參數(shù)，求出由建筑物對象Vi投影出的陰影長度Ii ;將最小外接矩形Recti的邊an、ai2沿建筑物成像方向延伸Ii,形成新的矩形Recti',并以預(yù)設(shè)緩沖區(qū)距離dBuffOT2為其構(gòu)建局部緩沖區(qū)Rect，iBuf，得到待處理影像陰影區(qū)域Ω ishadow ； 2)在待處理影像陰影區(qū)域Ωishadow內(nèi)進(jìn)行OSTU分割，然后對所得分割對象Sdwi矢量化后的輪廓曲線進(jìn)行壓縮處理，利用斜率為k的直線以一定的間距對壓縮處理后所得多邊形進(jìn)行分塊，分別計(jì)算每條直線與多邊形的兩交點(diǎn)間的線段長度，求較長的多條線段的長度平均值作為陰影有效長度Sdwito ； 3)根據(jù)陰影有效長度Sdwital和影像成像時太陽與衛(wèi)星的角度參數(shù)，計(jì)算得到建筑物對象Vi在災(zāi)后遙感影像中的高度值hiAfte。
【文檔編號】G06T7/00GK103729853SQ201410018436
【公開日】2014年4月16日 申請日期:2014年1月15日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月15日
【發(fā)明者】眭海剛, 李欣, 范一大, 孫開敏, 劉俊怡, 涂繼輝 申請人:武漢大學(xué)