基于复杂阴影测量方法的建筑物高度反演

阴影法能以较低的成本测量大范围的城市建筑物高度,但其中的阴影长度测量方法在复杂阴影场景中存在测量效率低、精度差、鲁棒性低等问题。对此,该文提出了一种复杂建筑阴影测量方法。该方法首先通过渔网法和多种约束条件相结合实现对阴影的测量与划分;其次,统计所有划分区域的阴影长度值,利用四分位法和双向逼近策略确定阴影最优值;然后,综合评估所有区域最优值确定阴影长度;最后,利用立体交会的建筑高度对应用该阴影测量方法计算的建筑物高度进行验证。结果表明:该方法计算建筑物高度有90.6%以上绝对误差在0~5 m之间。因此可以得出该文方法计算的阴影长度有着较高的精度,能够满足不同种类的复杂阴影测量,提高了阴影法反演建筑物高度的精度,为城市建筑物高度的反演提供新的技术支撑。

采用建模训练的多目标微粒群优化算法

为了避免粒子群算法在存在较多局部最优解的作用下收敛于伪最优解,文章提出一种基于分布估计的多目标微粒群优化算法(MOPSO-EDA)。在每次寻优过程中,利用分布估计算法对决策空间的粒子进行训练,通过建立较优解的概率模型,并对概率模型进行更新、采样,以得到新的粒子信息。文中使用最优值评估选取法求取微粒局部和全局最优位置。通过与其他两个著名算法(NSGA-Ⅱ、SPEA2)在GD和SP两方面进行比较,得出MOPSO-EDA获得的Pareto解具有较好的收敛性和分布性。