基于光學(xué)圖像和機(jī)載激光雷達(dá)的建筑物變化立體檢測(cè).pdf

1、隨著遙感對(duì)地觀測(cè)技術(shù)的發(fā)展，使得對(duì)某一城市區(qū)域?qū)崿F(xiàn)重復(fù)觀測(cè)成為可能，能夠獲得遙感數(shù)據(jù)類(lèi)型也越來(lái)越豐富，如光學(xué)圖像和機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)等。變化檢測(cè)是通過(guò)處理比較同一區(qū)域前后時(shí)相的數(shù)據(jù)以準(zhǔn)確獲取區(qū)域內(nèi)地物的變化信息，最終實(shí)現(xiàn)變化區(qū)域的定性可視化和定量化分析，建筑物是城市的重要標(biāo)志，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市區(qū)域中建筑物變化檢測(cè)意義重大。
　　首先，為解決多時(shí)相高分辨率遙感圖像的輻射校正和配準(zhǔn)難以達(dá)到高精度的問(wèn)題，提出了基于互相關(guān)系數(shù)的變化檢測(cè)方法，獲得

2、互相關(guān)系數(shù)圖像，再運(yùn)用二維Ostu算法設(shè)置閾值獲得變化掩膜，進(jìn)行填充、開(kāi)閉運(yùn)算等處理優(yōu)化變化掩膜，實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑物變化區(qū)域的定量化分析評(píng)估，與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)基本一致?；诨ハ嚓P(guān)系數(shù)的方法有效利用了圖像豐富的紋理等信息，對(duì)輻射校正誤差和高分辨率圖像中噪聲影響有一定的適應(yīng)性，檢測(cè)效果較好，而優(yōu)化的變化檢測(cè)算法對(duì)輻射誤差與配準(zhǔn)誤差都有更好的適應(yīng)性。
　　其次，針對(duì)光學(xué)圖像中灰度容易受到季節(jié)等因素影響，而數(shù)字表面模型(Digital Surface

3、 Model,DSM)中高程信息幾乎不受上述因素影響，建筑物變化即是高度變化，可利用DSM數(shù)據(jù)中高程信息進(jìn)行建筑物變化檢測(cè)，根據(jù)前后時(shí)相建筑物高程的增加或者減少，實(shí)現(xiàn)將建筑物的變化類(lèi)型分為新建和拆除兩種類(lèi)型。為解決建筑物變化容易受到樹(shù)木等非建筑地物的干擾問(wèn)題，又提出了基于區(qū)域特征和線特征的去偽分析方法，再進(jìn)行定量化分析評(píng)估，與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)基本一致。
　　最后，精細(xì)重建數(shù)據(jù)包含建筑物完整的形狀結(jié)構(gòu)信息，研究了基于精細(xì)重建數(shù)據(jù)的最近距離閾

4、值變化檢測(cè)算法。重建數(shù)據(jù)差異導(dǎo)致距離閾值難設(shè)定，提出了兩種閾值調(diào)整方法：固定閾值法和局部平均閾值法。實(shí)現(xiàn)對(duì)重建數(shù)據(jù)的立體特征提取，研究了兩種類(lèi)型建筑物的變化檢測(cè)，獲得變化點(diǎn)云并提取體積和三維矩等立體特征，和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)幾乎一致?；诰?xì)重建數(shù)據(jù)的變化檢測(cè)可實(shí)現(xiàn)建筑物尤其側(cè)面結(jié)構(gòu)的變化檢測(cè)，能從三維空間實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑物立體檢測(cè)。
　　綜上，本文從光學(xué)圖像與處理機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云生成的DSM數(shù)據(jù)和精細(xì)重建數(shù)據(jù)三種數(shù)據(jù)展開(kāi)研究，提取用作變化檢測(cè)的