基于光學圖像和機載激光雷達的建筑物變化立體檢測.pdf

1、隨著遙感對地觀測技術的發(fā)展，使得對某一城市區(qū)域實現(xiàn)重復觀測成為可能，能夠獲得遙感數(shù)據(jù)類型也越來越豐富，如光學圖像和機載激光雷達數(shù)據(jù)等。變化檢測是通過處理比較同一區(qū)域前后時相的數(shù)據(jù)以準確獲取區(qū)域內地物的變化信息，最終實現(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志，實現(xiàn)對城市區(qū)域中建筑物變化檢測意義重大。
　　首先，為解決多時相高分辨率遙感圖像的輻射校正和配準難以達到高精度的問題，提出了基于互相關系數(shù)的變化檢測方法，獲得

2、互相關系數(shù)圖像，再運用二維Ostu算法設置閾值獲得變化掩膜，進行填充、開閉運算等處理優(yōu)化變化掩膜，實現(xiàn)對建筑物變化區(qū)域的定量化分析評估，與實測數(shù)據(jù)基本一致?；诨ハ嚓P系數(shù)的方法有效利用了圖像豐富的紋理等信息，對輻射校正誤差和高分辨率圖像中噪聲影響有一定的適應性，檢測效果較好，而優(yōu)化的變化檢測算法對輻射誤差與配準誤差都有更好的適應性。
　　其次，針對光學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)中高程信息進行建筑物變化檢測，根據(jù)前后時相建筑物高程的增加或者減少，實現(xiàn)將建筑物的變化類型分為新建和拆除兩種類型。為解決建筑物變化容易受到樹木等非建筑地物的干擾問題，又提出了基于區(qū)域特征和線特征的去偽分析方法，再進行定量化分析評估，與實測數(shù)據(jù)基本一致。
　　最后，精細重建數(shù)據(jù)包含建筑物完整的形狀結構信息，研究了基于精細重建數(shù)據(jù)的最近距離閾

4、值變化檢測算法。重建數(shù)據(jù)差異導致距離閾值難設定，提出了兩種閾值調整方法：固定閾值法和局部平均閾值法。實現(xiàn)對重建數(shù)據(jù)的立體特征提取，研究了兩種類型建筑物的變化檢測，獲得變化點云并提取體積和三維矩等立體特征，和實測數(shù)據(jù)幾乎一致?；诰氈亟〝?shù)據(jù)的變化檢測可實現(xiàn)建筑物尤其側面結構的變化檢測，能從三維空間實現(xiàn)對建筑物立體檢測。
　　綜上，本文從光學圖像與處理機載激光雷達點云生成的DSM數(shù)據(jù)和精細重建數(shù)據(jù)三種數(shù)據(jù)展開研究，提取用作變化檢測的