面向同名道路网面要素匹配的傅立叶形状相似性模型研究

发布时间：2020-04-12 06:34

【摘要】：单一数据源对地物表达具有一定的局限性,而多源数据对地物表达具有优势互补的特点。融合多源数据,有利于对更精确的表达地物目标。配准是融合多源数据的前提,而多源数据配准的关键技术是同名要素匹配。针对多源数据配准中同名要素匹配所采用的特征相似性指标存在要求数据尺度接近、单一特征相似性指标具有较强的片面性、综合利用多个指标时权重分配模糊和计算复杂等问题,研究基于位置函数、基于多边形近似和基于转向函数等三种傅立叶形状相似性模型在同名道路网面要素匹配中的适用性,实现同名道路网面要素匹配。本文的主要工作如下:(1)基于多源遥感数据的道路网面要素提取。从同一城市的高分辨率遥感影像、机载Li DAR点云数据中提取道路网数据,为基于傅立叶形状相似性模型的同名面要素匹配实验提供数据支撑。(2)基于位置函数的傅立叶形状相似性模型。以面要素轮廓曲线任意点作为初始点,并按逆时针方向等间隔采样点,利用采样点的离散傅立叶级数展开式的系数的模构建形状描述模型,采用Min-Max方法对形状描述模型进行归一化处理,进而基于欧式距离函数构建基于位置函数的傅立叶形状相似性模型。(3)基于多边形近似的傅立叶形状相似性模型。利用面要素轮廓曲线上的相邻顶点组成面要素的近似多边形,以近似多边形上任意点作为起始点,按逆时针方向任意点相对起始点的弧长函数,利用弧长函数的连续傅立叶级数展开式的系数项的模构建基于多边形近似的形状描述模型、归一化形状描述模型和形状相似性模型。(4)基于转向函数的傅立叶形状相似性模型。采用Douglas-Peucker算法对面要素轮廓曲线上的顶点进行抽稀以提取显著特征点,并利用相邻显著特征点所组成的向量的转向角构建面要素轮廓曲线的转向函数,进而利用转向函数的连续傅立叶级数展开式的系数的模构建基于转向函数的形状描述模型和形状相似性模型。(5)编程实现了同名道路网面要素匹配,通过试验对比分析了基于位置函数、基于多边形近似和基于转向函数的傅立叶形状相似性模型在平移、旋转、尺度和起始点变化等方面的特点,总结了三种模型的在同名面要素匹配中的适用性。实验表明,基于位置函数、基于多边形近似和基于转向函数的傅立叶形状相似性模型均具有平移、旋转、尺度不变性和起始点独立性。基于位置函数的傅立叶形状相似性模型要求采样点数量一致且等间隔采样使其更适合于数据尺度差异较小的同名要素匹配;基于多边形近似的傅立叶形状相似性模型对数据尺度没有要求,但也存在顶点冗余的问题;基于转向函数的傅立叶形状相似性模型克服了顶点冗余的问题,并且该模型不需要对形状描述模型进行归一化处理。基于位置函数和基于多边形近似的傅立叶形状相似性模型具有一定的片面性,但抗噪能力优于基于转向函数的傅立叶形状相似性模型;基于转向函数的傅立叶形状相似性模型虽然受到面要素提取噪声影响且抽稀处理会增大面要素之间的形状差异,但基于转向函数的傅立叶形状相似性模型具有更好的稳定性,当相似度大于0.9时,可判定该匹配对为同名面要素。因此基于转向函数的傅立叶形状相似性模型更适用于多源数据配准中的同名面要素匹配。本文的研究成果对进一步开展多源数据配准具有积极的参考价值。
【图文】：

图 1-1 技术路线图道路网面要素提取。首先对高分辨率遥感影像进行分割，然后选择个类地物的样本，通过样本生成各个地物类别的特征描述值，进而对影像中的对象进行分类。对机载LiDAR 点云数据进行粗差剔除，进而对粗差剔除后的点云数据进行滤波以得到地面点云数据，然后通过道路样本的选择以确定道路点云数据的回波强度取值区间，进而基于强度约束提取道路点云数据。由于现有技术存在一定的缺陷使得道路提取结果并不完全符合真实情况，因此对上述提取结果进行人工后处理，并进行二值化处理以达到道路提取的目的。利用骨架线提取方法提取都中心线，并构建道路网的拓扑关系以提

第 2 章 数据预处理从同一城市的高分辨率遥感影像和机载 LiDAR 点云数据中提取续基于傅立叶形状相似性模型的同名要素匹配研究提供数据支撑的信息提取方法提取高分辨率遥感影像中的道路网数据；然后对 L滤波和强度约束以提取道路点云数据；其次提取道路为中心线并系以提取道路网面要素。数据验所采用的高分辨率遥感影像和机载 LiDAR 点云数据是 ISPRS 市法伊英根（Vahingen）地区的数据。Vahingen 高分辨率遥感影像遥感协会于 2008 年 7 月至 8 月所获取的影像所制作的正射影像，m，数据类型为假彩色影像，如图 2-1 所示。 LiDAR 点云数据则是于 2008 年 8 月 21 日由 ALS50 传感器所获0m，视场角为 45°，平均点云密度为 6.7pts/m2，其三维效果如图
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P208

【参考文献】

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本文编号：2624398