基于全色遥感影像的建筑物高度提取方法研究
发布时间：2022-01-17 02:19
随着人口快速的增长和经济的快速发展,城市化进程速度加快。快速、准确和客观地获取城市变化信息对于及时、准确地掌握城镇发展的情况,科学合理地进行城镇规划,避免不符合规定的建筑物修建以及保护耕地资源等都具有非常重要的实际应用价值。全色遥感影像常用来获取城市地区的各种地物信息,其中城市建筑物的高度信息一直是研究的重点。通过对全色遥感影像中的各种地物特征分析结果发现,建筑物的阴影在全色遥感影像中能够清楚的分辨出来,其几何特性和光谱特性都具有一定的统一性。本文通过分析全色遥感影像中的阴影特征,开展了针对城市地区的建筑物高度估算方法的研究。首先,对建筑物阴影区域检测方法的研究。全色遥感影像成像时受到天气环境、投影和传感器等因素的影响,导致全色遥感影像存在不同程度上的畸变、失真以及模糊等现象。采用自适应小波软阈值滤波和直方图均衡化与灰度拉伸相结合的方法分别对遥感影像进行去除斑点噪声和提高影像对比度的预处理。预处理完成后采用ISODATA聚类算法对影像进行建筑物阴影区域的分割,然后利用数学形态学法对分割后的阴影区域中出现的孔洞和断点进行填充。该方法能够准确的检测出建筑物阴影区域,为后续阴影长度的提取提供...
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景、目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 主要研究内容和章节安排
第2章 全色遥感影像的阴影特性
2.1 阴影的概念
2.2 阴影的特征
2.2.1 阴影的几何特征
2.2.2 阴影的光谱特征
2.3 本章小结
第3章 全色遥感影像的建筑物阴影提取
3.1 全色遥感影像预处理
3.1.1 全色遥感影像去噪
3.1.2 全色遥感影像增强
3.2 全色遥感影像ISODATA分割算法研究
3.2.1 遥感影像传统分割方法
3.2.2 遥感影像聚类分割算法
3.3 数学形态学
3.4 连通域标记
3.4.1 连通区域
3.4.2 连通域标记算法
3.5 Canny边缘检测算法
3.5.1 Canny算子边缘检测准则
3.5.2 Canny算子边缘检测算法
3.6 阴影长度的提取
3.7 本章小结
第4章 基于阴影的建筑物高度估算
4.1 建筑物阴影成像原理
4.1.1 太阳和星载传感器的方位角相等
4.1.2 太阳和星载传感器的方位角相差180度
4.1.3 太阳和星载传感器的方位角在 0~180 度之间
4.2 建筑物高度提取
4.3 本章小结
第5章 实验结果与数据分析
5.1 建筑物阴影提取实验结果
5.1.1 全色遥感影像预处理实验结果
5.1.2 建筑物阴影区域检测实验结果
5.1.3 形态学处理后的阴影区域实验结果
5.1.4 建筑物阴影长度提取实验结果
5.2 建筑物高度自动提取实验结果
5.3 精度分析
5.4 误差分析
5.5 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
作者简介及科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]阈值优化的遥感影像小波去噪[J]. 刘晓莉,任丽秋,李伟,王小国,胡忠威. 遥感信息. 2016(02)
[2]高分辨率光谱视频采集研究[J]. 马晨光,曹汛,季向阳,戴琼海. 电子学报. 2015(04)
[3]基于自适应小波阈值和双边滤波器的去噪算法[J]. 刘芳,邓志仁. 系统仿真学报. 2014(12)
[4]基于双张影像的城市建筑物高度提取方法[J]. 宋仁波,李文慧,王细元,王月香. 测绘工程. 2014(09)
[5]基于分裂合并算法的道路标线分割方法研究[J]. 王健,王润民,惠飞,赵祥模,杜枫. 计算机应用研究. 2014(12)
[6]遥感影像提取建筑物高度的方法[J]. 李嘉良,张超,齐红甲. 河北联合大学学报(自然科学版). 2013(02)
[7]SPOT5遥感影像去噪与增强处理[J]. 胡小军,戴兵,秦飞. 江西测绘. 2013(01)
[8]直方图均衡化的数学模型研究[J]. 吴成茂. 电子学报. 2013(03)
[9]基于正弦灰度变换的红外图像增强算法[J]. 龚昌来,罗聪,杨冬涛,黄杰贤. 激光与红外. 2013(02)
[10]基于ISODATA算法的城市变化检测[J]. 罗斯瀚,陈江平,毋一舟. 桂林电子科技大学学报. 2012(04)
硕士论文
[1]基于多尺度分割的高分遥感影像主要地物信息提取技术研究[D]. 邵鹏.吉林大学 2015
[2]K-均值聚类算法的研究与改进[D]. 刘莉莉.曲阜师范大学 2015
[3]基于城市IKONOS影像阴影提取城市建筑物高度研究[D]. 黄贝莹.昆明理工大学 2014
[4]遥感图像建筑物高度检测方法研究[D]. 安鹏飞.河北工业大学 2014
[5]K均值算法研究及其应用[D]. 朱建宇.大连理工大学 2013
[6]遥感图像的K-均值聚类和分水岭分割算法的研究与实现[D]. 席英.南京理工大学 2011
[7]Quickbird卫星影像的阴影检测及提取方法研究[D]. 秦玉俊.东北师范大学 2009
[8]基于区域生长法的高空间分辨率遥感图像分割与实现[D]. 李政国.广西大学 2008
[9]基于彩色航空影像的阴影检测算法研究[D]. 王军利.武汉大学 2005
本文编号：3593857
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景、目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 主要研究内容和章节安排
第2章 全色遥感影像的阴影特性
2.1 阴影的概念
2.2 阴影的特征
2.2.1 阴影的几何特征
2.2.2 阴影的光谱特征
2.3 本章小结
第3章 全色遥感影像的建筑物阴影提取
3.1 全色遥感影像预处理
3.1.1 全色遥感影像去噪
3.1.2 全色遥感影像增强
3.2 全色遥感影像ISODATA分割算法研究
3.2.1 遥感影像传统分割方法
3.2.2 遥感影像聚类分割算法
3.3 数学形态学
3.4 连通域标记
3.4.1 连通区域
3.4.2 连通域标记算法
3.5 Canny边缘检测算法
3.5.1 Canny算子边缘检测准则
3.5.2 Canny算子边缘检测算法
3.6 阴影长度的提取
3.7 本章小结
第4章 基于阴影的建筑物高度估算
4.1 建筑物阴影成像原理
4.1.1 太阳和星载传感器的方位角相等
4.1.2 太阳和星载传感器的方位角相差180度
4.1.3 太阳和星载传感器的方位角在 0~180 度之间
4.2 建筑物高度提取
4.3 本章小结
第5章 实验结果与数据分析
5.1 建筑物阴影提取实验结果
5.1.1 全色遥感影像预处理实验结果
5.1.2 建筑物阴影区域检测实验结果
5.1.3 形态学处理后的阴影区域实验结果
5.1.4 建筑物阴影长度提取实验结果
5.2 建筑物高度自动提取实验结果
5.3 精度分析
5.4 误差分析
5.5 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
作者简介及科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]阈值优化的遥感影像小波去噪[J]. 刘晓莉,任丽秋,李伟,王小国,胡忠威. 遥感信息. 2016(02)
[2]高分辨率光谱视频采集研究[J]. 马晨光,曹汛,季向阳,戴琼海. 电子学报. 2015(04)
[3]基于自适应小波阈值和双边滤波器的去噪算法[J]. 刘芳,邓志仁. 系统仿真学报. 2014(12)
[4]基于双张影像的城市建筑物高度提取方法[J]. 宋仁波,李文慧,王细元,王月香. 测绘工程. 2014(09)
[5]基于分裂合并算法的道路标线分割方法研究[J]. 王健,王润民,惠飞,赵祥模,杜枫. 计算机应用研究. 2014(12)
[6]遥感影像提取建筑物高度的方法[J]. 李嘉良,张超,齐红甲. 河北联合大学学报(自然科学版). 2013(02)
[7]SPOT5遥感影像去噪与增强处理[J]. 胡小军,戴兵,秦飞. 江西测绘. 2013(01)
[8]直方图均衡化的数学模型研究[J]. 吴成茂. 电子学报. 2013(03)
[9]基于正弦灰度变换的红外图像增强算法[J]. 龚昌来,罗聪,杨冬涛,黄杰贤. 激光与红外. 2013(02)
[10]基于ISODATA算法的城市变化检测[J]. 罗斯瀚,陈江平,毋一舟. 桂林电子科技大学学报. 2012(04)
硕士论文
[1]基于多尺度分割的高分遥感影像主要地物信息提取技术研究[D]. 邵鹏.吉林大学 2015
[2]K-均值聚类算法的研究与改进[D]. 刘莉莉.曲阜师范大学 2015
[3]基于城市IKONOS影像阴影提取城市建筑物高度研究[D]. 黄贝莹.昆明理工大学 2014
[4]遥感图像建筑物高度检测方法研究[D]. 安鹏飞.河北工业大学 2014
[5]K均值算法研究及其应用[D]. 朱建宇.大连理工大学 2013
[6]遥感图像的K-均值聚类和分水岭分割算法的研究与实现[D]. 席英.南京理工大学 2011
[7]Quickbird卫星影像的阴影检测及提取方法研究[D]. 秦玉俊.东北师范大学 2009
[8]基于区域生长法的高空间分辨率遥感图像分割与实现[D]. 李政国.广西大学 2008
[9]基于彩色航空影像的阴影检测算法研究[D]. 王军利.武汉大学 2005
本文编号：3593857
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