数事执术与变用
应用研究
高空间分辨率遥感影像建筑物提取研究综述
严岩
(福建信息职业技术学院福建福州350012)
摘要遂感影像上建筑物提取的基础理论研究始于20世纪80年代，本文首先对追感影像上建筑物提取的研究历史进行分析，总结高分解率航空相片或卫星影像提取建筑物等人工地物信息的主要方法，从影像数据、分辨率与方法几个方面概括建筑物提取的发展历史。深入分析建筑物自动提取三个主要类别的提取方法，即基于区域分割的方法、基于直线和角点检测与匹配的方法、利用辅助知识的方法，在此基础上，总结高空间分群单追感影像建筑物提取研究的现状以及发展意势
关键词：高空间分辨单造感影像建筑物提取地物提取
中图分类号：TP751 1、引言
文献标识码：A
文章编号：1007-9416(2012)07-0075-03
卫星遥感平台及对应传感器的出现，是遥感史上的重大突破，
随着遥感技术的不断进步，光学卫星影像的空间分辨率不断提高（目前军用卫星已经达到理米级），与同类中低空间分辨率的遥感影像相比，高空间分辨率光学卫星影像上地物的光谱特征更明显，求观的结构、形状，纹理和细节等信息突出，使得研究城市内部建筑分布细节成为可能，从20世纪90年代以来高空间分辨率光学卫星影像逐渐进人商业和民用领域，在地图更新、土地管理、城市规划、资源调查、环境监测、灾害评估等方面得到广泛应用，逐步成为一种主要的地理空间数据获取和更新途径，针对高空间分辨率光学卫星影像的信息提取研究也随之兴起，但高空间分辨率影像信噪比低的特点限制了建筑提取的精度，人工解译仍然是最普遍的提取方式，其费时费力的弱点成为制约高分辨率卫星影像大范围应用的瓶颈。如何从高分辨率卫星通感影像上自动、快速、精确地提取地物（道路建筑、植被和水体等)信息并制作专题图，为各类工程提供服务成为
遥感应用领域的一
个重要研究方向"。目前对绿地和水体的自动提
取已经比较成熟，而道路和建筑物由于其自身的复杂性导致自动提取困难，国内外很多学者在高分辨影像道路和建筑提取方面做了很多相关研究，在提取理论和方法方面取得了一定的成果。本文就高空间分辨率遥感影像建筑物提取研究现状进行总结，在此基础上提
出目前遥感影像建筑物提取研究的热点及其发展趋势。 2、建筑物提取的研究历史
快速准确地获取不同类型市建筑的空间位置、形状等信息具有极其重要的意义，在城市规划、城市动态监测、城市三维建模、地形图更新、地籍调查等方面有广泛的应用。目前，对自动建立城市三维模型和实现城市虚拟现实的需求越来越多，利用大比例尺航空影像获取城市建筑物的三维几何信息和表面纹理，是实现三维城市建模的有效途径之一，由于航空影像高信噪比的特点，目视解译提取建筑边界信息相对容易，虽然有很多相关研究成果，但至今仍无针对各种航空影像全自动提取各类建筑物的普适性方法，同时航空影像获取成本高、更新周期不确定等缺点也限制了它的应用。
影像序列航空影像
中低分率卫星影像高分辨率卫量影像
分辨率序列高空间分辨率低空间分辨率高空间分筛率
图1建筑物提取的发展历史
方法序列目视解译
监督、非监督分类面向对象分类
光学卫星影像是目前最重要的通感数据源，很多学者开始利用卫星影像研究城市变化，提取城市下垫面地物信息。在早期，城市下垫面目标提取主要是利用中低分辨率通感影像，由于受分辨率的限制，城市对象提取只能够停留在对城市边界、居民地等信息的提取，很难得到有关城市内部的细节信息，无法满足城市相关的应用需求。
迄今为止，利用高分辨率航空相片或卫星影像提取建筑物等人工地物信息的方法大体分为两类：其一，利用图像信息结合高程信息进行建筑物信息提，通过建筑物与周围环境之间的高差进行屋顶
边界的提取，大多需要
-定的辅助数据如DEM、DSM等。其二，利用
高空间分辨率遥感影像数据结合计算机视觉、图像处理与分析、人工智能等学科领域的新方法实现对建筑物项部信息的半自动基至全自动识别与提取。此方法不需要多录影像数据，也不需要其它的外部信息源，具有更为广泛的应用前录和范围，但是其缺乏对识别，建筑物表面高度信息，只是利用的是图像的光谱信息、灰度信息以及建筑物的形态信息和一部分先验知识，难度要更大，此方法仍处于探索研究阶段。在城市环境中由于受到建筑物结构复杂性的影响，建筑物常常被人造目标或者自然目标包围，给提取建筑物带来干扰，常见的典型情况有：(1)房屋边缘与道路平行且相邻，边缘检测后的影像中道路和房屋边缘相互混淆，(2)因为拍摄角度导致建筑物彼此的避蔽，影像上丢失了被避蔽建筑物的信息，(3)建筑物阴影的灰度接近建筑物的灰度，很难区分二者的边界，对提取产生干扰。此外利用成像质量、光谱范围等多方面因素影响的通感影像提取建筑物信息，出现信息的丢失以及失真，从面增加了建筑物提取的难度。图1分别从影像数据、分辨率与方法几个方面概括了建筑物提取的发展历史。
3、建筑物提取的常用方法
通感影像进行建筑物提取的基础理论研究始于20世纪80年代，在数十年的发展历程中，各种有关建筑物提取的方法相继提出，按照其自动化程度，分为人工(目视判读)提取、半自动提取，自动提取三个层次。其中人工提取方法主要依据专家经验，应用历史最长，已经比较成熟；部分半自动提取方法的精度也能满足工程实践的要求，目前研究的重点是如何在保证精度的前提下提高自动化程度，即如何实现全自动提取。在现阶段，从感影像中自动提取建筑物主要是基于影像的基本特征以及一部分先验知识，而对识别建筑物最有帮助的表面高度信息，因其信息获取的技术难度大，成本高面缺失，影响了从遥感影像获取建筑物信息的精度。因此，全自动提取在技术仍然处于尝试和探索阶段，具有一定的挑战性，因此商业化的软件平台尚未出现。目前国内外有许多研究机构和研究人员从事建筑物自动提取的研究工作，其中较有代表性的有美国McKeown 实验室、瑞士"Amber"项目组、德国波恩大学和幕尼黑技术大学、奥