倾斜航空影像提取建筑物关键技术研究

论文摘要

建筑物是城市的重要地物,建筑物三维模型在国土测绘、城市规划、灾害管理、应急响应和其它应用领域扮演着重要的角色。随着“智慧城市”的提出,各行各业对建筑物三维模型(尤其是带有语义信息的建筑物三维模型)的需求日益增加。由于Lidar点云成本远高于高分辨率航空或卫星影像,所以,利用高分影像提取建筑物仍是建筑物提取的重要手段;而相较于垂直航空影像和卫星影像,倾斜航空影像具有建筑物立面可见、遮挡少的特点,是建筑物提取的优质数据源。因此,研究如何利用倾斜航空影像提取建筑物具有重要的研究价值和社会效益。从摄影测量生产流程来看,密集图像匹配(DIM)点云是倾斜摄影测量的重要产品,可以为建筑物提取提供三维特征,在一定程度上弥补了“同物异谱,同谱异物”的缺陷;因此,融合DIM点云特征与影像特征提取建筑物就成了一个值得研究的课题。相较于Lidar点云,DIM点云噪声大、建筑物形态与树木形态区分度小,这些缺陷均对融合DIM点云特征与影像特征提取建筑物造成了困难;基于此,本文重点研究了融合DIM点云特征与影像特征的建筑物提取关键技术。该研究主要包括四个内容:■重点研究了 DIM点云与Lidar点云的差异、DIM点云的分布特征及算法适用性。经实验验证,DIM点云在局部区域内,点到所拟合平面的距离可按正态分布处理。同时,采用基于随机森林的点云监督分类方法分别对DIM点云和Lidar点云进行分类。实验结果表明,适用于Lidar点云的点云分类算法,在DIM点云分类时,分类效果较差。从侧面验证了 DIM点云与Lidar点云的差异。■ 针对渐近不规则三角网加密滤波算法(PTD)忽略密集图像匹配(DIM)点云的标准方差大和密度高、无法穿透植被直达地面,造成对DIM点云的滤波效果差的问题;提出一种改进的适用于DIM点云的PTD滤波算法。在种子点选取阶段,该算法针对DIM点云无法穿透植被、直达地面的特性,提出一种基于建筑物立面的种子点选取策略选取种子点;在三角网加密阶段,当归属于网内的点的密度大于所给阈值时,提出一种新的基于多尺度的迭代加密方案对TIN继续加密。所提算法与PTD算法不同,在整个加密过程中,加密角度阈值先从大到小,在从小到大变化。实验结果表明,改进的PTD算法可以可有效的将DIM点云的地面点与非地面点分离。■提出了一种融合DIM点云三维特征与原始航空影像纹理特征的建筑物检测及建筑物轮廓线正则化方法。所提方法主要分为三个阶段。首先,融合来自倾斜航空影像和DIM点云的特征检测建筑物,获得单个建筑物的掩膜;然后,以检测到的单体建筑物为基本处理单元,结合线匹配算法,检测建筑物边缘;最后,提出一种融合建筑物掩膜轮廓和匹配线段的建筑物轮廓线规则化方法。实验结果表明,在像素层级上,完整性为89%至96%,精确度接近93%。所提方法不仅鲁棒性强,而且可以获得与融合LiDAR点云和影像的建筑物检测方法的相似性能。■ 结合已有语义建模框架,探索了语义化建模的流程。通过融合DIM点云与影像信息,提取了建筑物屋顶语义信息;并在已有语义建模框架下,探讨了倾斜航空影像自动化语义建模流程。本文提出了一种仅基于倾斜航空影像完全自动化提取建筑物的方法。该方法获得了较好的效果,对如何利用倾斜航空影像建模有着重要的意义。

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摘要

Abstract

1 引言

1.1 研究背景与意义

1.2 研究现状

1.2.1 倾斜航空摄影发展现状

1.2.2 建筑物提取现状

1.2.3 倾斜航空影像提取建筑物现状与难点

1.3 研究目标与内容

1.4 本文研究的技术路线与方案

1.5 本文组织结构

2 倾斜航空摄影测量

2.1 倾斜航空影像特点

2.1.1 倾斜航空影像的尺度变化

2.1.2 倾斜航空影像高效遮挡

2.1.3 倾斜航空影像立面可见

2.2 倾斜航空影像的自动空中三角测量

2.2.1 影像Track

2.2.2 初始像对选取

2.2.3 影像添加

2.2.4 倾斜航空影像平差

2.3 密集图像匹配点云

2.3.1 基于SGM的DIM点云生成

2.3.2 DIM点云与Lidar点云差异

2.3.3 针对DIM点云的算法适用性探究

2.4 实验结果与分析

2.4.1 DIM点到拟合平面的距离按高斯分布验证实验

2.4.2 随机森林点云分类算法对DIM点云分类效果实验

2.5 本章小结

3 顾及点云密度与标准方差的DIM点云滤波

3.1 点云滤波简介

3.2 点云密度和方差对经典PTD算法的影响

3.2.1 PTD算法原理

3.2.2 点云密度及标准方差对PTD算法滤波性能的影响

3.2.3 基于DIM点云的加密阈值变化规律

3.3 改进的PTD算法

3.3.1 基于建筑物立面的种子点选取

3.3.2 基于PTD算法的初始阶段的TIN加密

3.3.3 基于多尺度的TIN迭代加密

3.4 实验结果与分析

3.4.1 顾及点云密度和标准方差的实验

3.4.2 改进算法DIM点云的实验

3.5 本章小结

4 融合影像特征与DIM点云特征的建筑物提取

4.1 航空影像提取建筑物简介

4.2 融合DIM点云和航空影像的单体建筑物检测

4.2.1 DIM点云与正射影像生成

4.2.2 DIM点云滤波

4.2.3 面向对象的植被检测

4.2.4 基于共线方程的植被点移除

4.2.5 利用DIM点云提取单体建筑物

4.3 基于线匹配的建筑物边缘检测

4.3.1 基于DIM点云、正射影像和建筑物掩膜的粗糙建筑物边缘提取

4.3.2 通过匹配线段从原始航拍图像中检测建筑边界线段

4.4 建筑物轮廓规则化

4.4.1 粗糙建筑物边缘方向调整

4.4.2 平行线段合并

4.4.3 规则化建筑轮廓线生成

4.5 实验结果与分析

4.5.1 实验区域与实验数据

4.5.2 评价标准

4.5.3 实验结果与讨论

4.5.4 本所提算法与其它建筑物检测算法比较分析

4.5.5 建筑物轮廓线正则化性能评价

4.6 本章小结

5 基于语义建模框架的建筑物三维重建

5.1 语义建模框架

5.1.1 语义建模框架简介

5.1.2 本文采用的语义建模框架

5.2 语义提取与模型自动化构建

5.2.1 建筑物屋顶识别与提取

5.2.2 建筑物屋顶邻接关系构建

5.2.3 语义转换与自动化三维建模

5.3 本章小结

6 结论与展望

6.1 本文结论

6.2 本文创新点

6.3 展望

参考文献

致谢

作者简介

在校期间发表的学术论文

文章来源

类型: 博士论文

作者: 董友强

导师: 崔希民,张力

关键词: 建筑物提取,点云,点云滤波,特征级融合,语义建模

来源: 中国矿业大学(北京)

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 中国矿业大学(北京)

分类号: P231

DOI: 10.27624/d.cnki.gzkbu.2019.000084

总页数: 134

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