随着我国城镇化水平的不断提高,城镇建筑物日新月异,及时、准确地掌握城镇建筑物的变化信息对城镇管理、违章建筑查处及灾害评估有着重要意义。该文提出了一种联合无人机影像生成数字表面模型(digital surface model,DSM)和正射影像(digital orthophoto map,DOM)的多层次建筑物变化检测方法,主要包括4个步骤:①对无人机影像生成的密集点云和DOM进行预处理,生成差分归一化DSM(differential normalized DSM,dnDSM)并提取植被区域;②利用多层高差阈值提取候选变化区域,并在此过程中剔除植被及面积较小区域;③对低层候选变化区域进行连通域分析,对于每个连通对象,利用其较高层的变化检测结果剔除低层中的误检测;④统计每个变化对象的正、负高差值数量关系,确定变化类型。实验结果表明,该文方法不但能够保留较低高差阈值检测到的低矮变化建筑物,而且能够保证高大变化建筑物的正确性、完整性。
柴佳兴;张云生;杨振;陈斯飏;李海峰;
中南大学地球科学与信息物理学院,长沙410012中南大学地球科学与信息物理学院,长沙410012 水能资源利用关键技术湖南省重点实验室,长沙410021 河南省空间信息生态环境保护应用重点实验室,郑州450046
计算机与自动化
建筑变化监测;无人机影像;数字表面模型;正射影像
《自然资源遥感》 2024 (002)
P.80-88 / 9
国家自然科学基金资助项目“摄影测量点云自监督学习语义分类方法”(编号:42171440);水能资源利用关键技术湖南省重点实验室开放研究基金项目“联合地面激光扫描与无人机倾斜摄影测量的库岸滑坡监测”(编号:PKLHD201805);长沙科技计划项目重大科技专项“空天地一体化智能感知平台研究及农业应用示范”(编号:kh2205030);河南省空间信息生态环境保护应用重点实验室开放课题“基于注意力机制的高分遥感影像语义分割”(编号:22-FW-07-0106)共同资助。
10.6046/zrzyyg.2023001
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