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国土资源遥感  2019, Vol. 31 Issue (1): 71-78    DOI: 10.6046/gtzyyg.2019.01.10
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基于多尺度多特征的高空间分辨率遥感影像建筑物自动化检测
吴柳青, 胡翔云()
武汉大学遥感信息工程学院,武汉 430079
Automatic building detection of high-resolution remote sensing images based on multi-scale and multi-feature
Liuqing WU, Xiangyun HU()
School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China
全文: PDF(4288 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

建筑物检测在城市规划、变化检测、地表覆盖等方面均起到重要作用。然而高空间分辨率遥感影像(简称“高分影像”)中建筑物朝向不一,形态颜色各异,大小尺寸也有着较大差别,使得建筑物检测成为一道难题。为此,提出一种基于多尺度多特征来自动化检测高分影像中建筑物的方法: 首先,对影像降采样构建高斯金字塔模型,固定尺度的滑动窗口在不同层影像中对应着不同的实际地面面积; 然后,对影像进行超像素分割并计算滑动窗口中多种描述建筑物特性的特征值,通过多特征融合来衡量建筑物目标在不同尺度影像中的显著性; 最后,计算超像素块的显著性均值,结合Otsu算法自动求取阈值,进一步设置长宽比等约束条件,从而准确、自动地提取建筑物目标。分别采用空间分辨率为0.5 m和0.2 m的影像进行实验,并和基于颜色和纹理建模的马尔科夫随机场模型算法进行定性和定量的比较。实验结果表明,该方法对高分影像中建筑物的提取有更好的实际效果和检测精度。

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吴柳青
胡翔云
关键词 高分影像多尺度多特征建筑物检测超像素    
Abstract

Building detection plays an important role in urban planning, change detection, surface coverage and so on. However, in high resolution remote sensing images, buildings vary in shape, color, and size, which makes building detection a difficult problem. Therefore, this paper proposes a method based on multi-scale and multi-feature to automatically extract buildings in high resolution images: Firstly, down sampling images are used to construct Gauss pyramid model, while fixed size windows in different layers of pyramid image represent different ground areas. Then multi features are calculated which describe building characteristics by sliding windows, and multi features are fused to evaluate the saliency of building in different scales. Then the saliency of superpixels is calculated, and Otsu algorithm is used to automatically determine the threshold, and furthermore, some constraints such as the aspect ratio were combined to extract buildings accurately and automatically. Experiments were made by 0.5 m and 0.2 m high resolution remote sensing images in comparison with the markov random field model based on color and texture modeling algorithm for qualitative and quantitative comparison. The results show that the method suggested in this paper can obtain more satisfactory precision and has higher effect on building detection from high-resolution remote sensing images.

Key wordshigh resolution image    multi-scale    multi-feature    building detection    superpixel
收稿日期: 2017-09-11      出版日期: 2019-03-15
:  TP751.1  
基金资助:国家自然科学基金项目“遥感影像中典型人工目标自动提取的多层次视觉认知计算方法”资助(41771363)
通讯作者: 胡翔云
作者简介: 吴柳青(1994-),女,硕士研究生,主要从事特征提取和图像识别方面的研究。Email: morningmor@whu.edu.cn。
引用本文:   
吴柳青, 胡翔云. 基于多尺度多特征的高空间分辨率遥感影像建筑物自动化检测[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 71-78.
Liuqing WU, Xiangyun HU. Automatic building detection of high-resolution remote sensing images based on multi-scale and multi-feature. Remote Sensing for Land & Resources, 2019, 31(1): 71-78.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2019.01.10      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2019/V31/I1/71
Fig.1  本文算法流程图
Fig.2  高斯金字塔影像实现多尺度检测建筑物示意图
Fig.3  边缘点在4个象限的分布
Fig.4  建筑物主方向正交性及边缘点在12个方向级的分布直方图
Fig.5  中间亮周围暗的正方形模板
Fig.6  多尺度多特征融合计算显著图
Fig.7  实验1影像建筑物检测结果及参考结果
影像 算法 查准率 准确率 召回率
S1 本文算法 92.4 84.6 90.9
马尔科夫随机场 88.5 70.0 78.6
S2 本文算法 92.6 78.8 83.3
马尔科夫随机场 92.4 70.1 74.4
S3 本文算法 95.8 88.5 92.0
马尔科夫随机场 87.7 78.0 87.7
Tab.1  实验1中2种算法的检测精度比较
Fig.8  实验2影像建筑物检测结果
[1] 孟瑜 . 基于3S技术的违章建筑物检测关键技术研究[D]. 北京:中国科学院遥感应用研究所, 2009.
Meng Y . Key Technologies Research of Illegal Building Detection Based on 3S Technology[D]. Beijing:Institute of Remote Sensing Applications of Chinese Academy of Sciences, 2009.
[2] 徐海涛 . 遥感技术在军事地理测绘中的应用[J]. 东方教育, 2014,( 8):260.
doi: 10.3969/j.issn.2079-3111.2014.08.252
Xu H T . Application of remote sensing technology in military geographical mapping[J]. Oriental Education, 2014,( 8):260.
[3] 吕凤华, 舒宁, 龚龑 , 等. 利用多特征进行航空影像建筑物提取[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2017,42(5):656-660.
doi: 10.13203/j.whugis20140781
Lyu F H, Shu N, Gong Y , et al. Regular building extraction from high resolution image based on multilevel-features[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2017,42(5):656-660.
[4] 谭衢霖 . 高分辨率多光谱影像城区建筑物提取研究[J]. 测绘学报, 2010,39(6):618-623.
Tan Q L . Urban building extraction from VHR multi-spectral images using object-based classification[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2010,39(6):618-623.
[5] 徐宏根, 宋妍 . 顾及阴影信息的高分辨率遥感图像变化检测方法[J]. 国土资源遥感, 2013,25(4):16-21.doi: 10.6046/gtzyyg.2013.04.03.
doi: 10.6046/gtzyyg.2013.04.03
Xu H G, Song Y . Change detection method taking into account shadow information for high resolution remote sensing image[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2013,25(4):16-21.doi: 10.6046/gtzyyg.2013.04.03.
[6] 庞池海, 李光耀, 赵洁 , 等. 基于直线检测算法的卫星图片中建筑物轮廓提取[J]. 计算机应用, 2008,28(s1):190-192.
Pang C H, Li G Y, Zhao J , et al. Building figure extraction in satellite images based on line detection algorithm[J]. Computer Applications, 2008,28(s1):190-192.
[7] 赵传, 张保明, 陈小卫 , 等. 一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法[J]. 测绘通报, 2017,( 2):35-39.
doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0044
Zhao C, Zhang B M, Chen X W , et al. A method of extracting building based on LiDAR point clouds[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2017,( 2):35-39.
[8] 王雪, 李培军, 姜莎莎 , 等. 利用机载LiDAR数据和高分辨率图像提取复杂城区建筑物[J]. 国土资源遥感, 2016,28(2):106-111.doi: 10.6046/gtzyyg.2016.02.17.
doi: 10.6046/gtzyyg.2016.02.17
Wang X, Li P J, Jiang S S , et al. Building extraction using airborne LiDAR data and very high resolution imagery over a complex urban area[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2016,28(2):106-111.doi: 10.6046/gtzyyg.2016.02.17.
[9] Vakalopoulou M, Karantzalos K, Komodakis N, et al. Building detection in very high resolution multispectral data with deep learning features [C]//Geoscience and Remote Sensing Symposium,IEEE, 2015: 1873-1876.
[10] 陈文康 . 基于深度学习的农村建筑物遥感影像检测[J]. 测绘, 2016,39(5):227-230.
doi: 10.3969/j.issn.1674-5019.2016.05.010
Chen W K . Remote sensing image detection of rural buildings based on deep learning algorithm[J]. Surveying and Mapping, 2016,39(5):227-230.
[11] Wang H Y, Pan D L, Xia D S . Fast algorithm for two-dimensional Otsu adaptive threshold algorithm[J]. Journal of Image and Graphics, 2005,33(9):968-971.
doi: 10.1360/aas-007-0968
[12] Hu X Y, Shen J J, Shan J , et al. Local edge distributions for detection of salient structure textures and objects[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2013,10(3):466-470.
doi: 10.1109/LGRS.2012.2210188
[13] Alexe B, Deselaers T, Ferrari V . Measuring the objectness of image windows[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2012,34(11):2189-2202.
doi: 10.1109/TPAMI.2012.28 pmid: 22248633
[14] Cheng Y Z . Mean Shift,mode seeking,and clustering[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1995,17(8):790-799.
doi: 10.1109/34.400568
[15] Gu W, Lyu Z H, Hao M . Change Detection Method for Remote Sensing Images Based on An Improved Markov Random Field[M]. The Netherlands:Kluwer Academic Publishers, 2017.
[1] 张大明, 张学勇, 李璐, 刘华勇. 一种超像素上Parzen窗密度估计的遥感图像分割方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 53-60.
[2] 吴琳琳, 李晓燕, 毛德华, 王宗明. 基于遥感和多源地理数据的城市土地利用分类[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 127-134.
[3] 温银堂, 王铁柱, 王书涛, 王贵川, 刘诗瑜, 崔凯. 基于多尺度分割的高分辨率遥感影像镶嵌线自动提取[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 64-71.
[4] 于新莉, 宋妍, 杨淼, 黄磊, 张艳杰. 结合空间约束的卷积神经网络多模型多尺度船企场景识别[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 72-81.
[5] 姜亚楠, 张欣, 张春雷, 仲诚诚, 赵俊芳. 基于多尺度LBP特征融合的遥感图像分类[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 36-44.
[6] 王华, 李卫卫, 李志刚, 陈学业, 孙乐. 基于多尺度超像素的高光谱图像分类研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 63-71.
[7] 刘万军, 高健康, 曲海成, 姜文涛. 多尺度特征增强的遥感图像舰船目标检测[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 97-106.
[8] 卢麒, 秦军, 姚雪东, 吴艳兰, 朱皓辰. 基于多层次感知网络的GF-2遥感影像建筑物提取[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 75-84.
[9] 夏炎, 黄亮, 陈朋弟. 模糊超像素分割算法的无人机影像烟株精细提取[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 115-122.
[10] 张锐, 尤淑撑, 杜磊, 禄競, 何芸, 胡勇. 基于改进超像素和标记分水岭的高分辨率遥感影像分割方法[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 86-95.
[11] 娄佩卿, 陈晓雨, 王疏桐, 付波霖, 黄永怡, 唐廷元, 凌铭. 基于无人机影像的喀斯特农耕区地物识别——以桂林市为例[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 216-223.
[12] 姜德才, 李文吉, 李敬敏, 白罩峰. ALOS PALSAR散射总功率的面向对象林火区提取[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 47-52.
[13] 刘玉锋, 潘英, 李虎. 基于高空间分辨率遥感数据的天山云杉树冠信息提取研究[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 112-119.
[14] 翟德超, 范亚男, 周亚男. 融入边界特征的遥感影像多尺度分割[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 36-42.
[15] 姚丙秀, 黄亮, 许艳松. 一种结合超像素和图论的高空间分辨率遥感影像分割方法[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 72-79.
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