地理信息：建筑物識(shí)別與檢測(cè)

　　面對(duì)城市區(qū)坡大量的建筑物，要實(shí)現(xiàn)各個(gè)建筑物的提取，

　　首先必須識(shí)別與檢測(cè)出各個(gè)目標(biāo)建筑物。

　　在影像中存在多個(gè)物體間的選擋時(shí)，

沒(méi)有物體的先驗(yàn)知識(shí)是很難判別哪些幾何元素基屬于同一物體的，

　　因此目標(biāo)的識(shí)別與檢測(cè)通常在低層次的影像特征檢測(cè)之前完成，

　　這樣才能減少后續(xù)工作的復(fù)雜度，建筑物識(shí)別與檢擁是提取的重要基礎(chǔ)，

　　這個(gè)過(guò)程被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)建筑物自動(dòng)提取的重要環(huán)節(jié)之一，

　　通常采用一個(gè)粗糙的分割或者分類方法實(shí)現(xiàn)可能含有單個(gè)建筑物目標(biāo)的區(qū)域與其背景區(qū)域的分割。

　　在遙感影像中，通�？梢岳�用陰影分析和房屋頂部及底郡的特征分析，

　　也可利用同一物體影像點(diǎn)灰度的連通性來(lái)識(shí)別與檢測(cè)建筑物，

　　但前者存在計(jì)算復(fù)雜、效率很低的缺點(diǎn)，

　　而后者在噪聲的影響下或物體相互遮擋的情況下則無(wú)法應(yīng)用。

　　造成這些方法失效的原因包括:

　　屋頂和周圍的低對(duì)比度可能造成低層次的分割產(chǎn)生碎片;

　　相鄰的目標(biāo)，如樹木和其他地物也可以引起更多的碎片和噪聲邊界。

　　分析表明，不僅依靠灰度信息不足以實(shí)現(xiàn)影像分制，

　　即便應(yīng)用更高層次的特征和形狀等幾何信息也不足以給出準(zhǔn)確的分割結(jié)果。

　　根據(jù)規(guī)則建筑物的特點(diǎn)，本節(jié)單純以立體遙感影像作為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，

　　采用基于高度線索的建筑物識(shí)別與檢測(cè)方法。

　　在實(shí)際應(yīng)用中，各類房屋通常都是高出地面的，

　　可以對(duì)左右影像利用灰度匹配或者特征匹配技術(shù)，

　　建立房屋頂部的密集視差表面，從而形成包括地面與屋頂區(qū)域在一起的數(shù)字表面模載。

　　實(shí)際中由于匹配的錯(cuò)誤而產(chǎn)生的后果是很難準(zhǔn)確地獲取房屋邊界

　　以建立可靠的房屋模型尤其對(duì)于周圍有樹木高度較低的房屋來(lái)說(shuō)，更是非常困難。



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