基于高亮模型匹配的SAR建筑物高度反演方法

针对高分辨率SAR图像中的建筑物高度提取问题,提出了一种基于高亮模型匹配的建筑物高度反演方法。通过对建筑物的成像特征进行分析构建出高亮特征模型,建立模型与SAR图像之间的匹配度函数,运用多种群遗传算法对匹配度函数进行优化搜索出最优的高度参数。基于模拟和实测SAR图像的实验结果表明该算法可以用于SAR图像建筑物高度反演,并具有较高的反演精度。

亚米级遥感影像的建筑物高度反演方法及其验证

建筑物高度是现代化都市监测、规划、管理及各城市经济活动中的基础性数据,为实现建筑物高度信息的提取,本文提出了一种基于玻尔兹曼曲线的建筑物高度反演方法。首先,利用建筑物影像的光谱特性,采用多尺度分割和遥感指数分类的办法获取建筑物阴影感兴趣区域,根据玻尔兹曼曲线函数拟合获取阴影的亚像素位置,线性拟合得到阴影边界;然后,根据太阳、卫星、建筑物和其阴影的几何关系,构建高度反演模型,估算建筑物高度;最后,选择宁海为研究区,选取在轨的主流亚米级高分二号、高景一号、北京二号、WorldView-2卫星遥感数据进行精度验证。试验结果表明,计算的建筑物高度中误差优于2.5 m,可用于一般的城市卫星遥感监测。

电磁散射模型应用于单景高分辨率SAR影像建筑物高度反演的解算方法

首先,测量建筑物叠掩量,反演出建筑物高度初值;然后,在相邻建筑物下垫面粗糙度相关的假设下,对重组后的电磁散射模型进行基于拟模拟退火的参数解算,实现了模型中未知参数的求解以及建筑物高度的反演。将此方法应用于真实Radarsat-2SAR场景中3座建筑物高度的反演,取得了反演高度相对误差均小于10%的结果。

高分辨率SAR影像建筑物高度提取研究进展

目的从合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像中识别建筑物群,获取建筑物三维信息,对于建设现代化,信息化城市变得越来越重要,通过对建筑物高度的提取,可以实现城市容积率计算、城市人口密度遥感估算,以及实现城市三维可视化与虚拟现实的建设。方法分析了高空间分辨率遥感影像中不同建筑物所形成的不同成像的特点,分析了SAR图像建筑物以及建筑物高度提取研究的目前现状,综述了高分辨率SAR图像在建筑物高度提取的主要思想和方法。在综合比较评述各种方法特性的基础上,对建筑物高度提取存在的问题和研究方向进行了分析和展望。结果分析了目前影响高分辨率SAR图像建筑物高度提取精度的原因,可为基于影像的城市建筑高度提取问题的研究提供参考。结论本文认为实现自动化、智能化、可靠准确的遥感图像建筑物高度提取,对于城市基础地理数据获取和更新具有重要的应用价值和现实意义。