面向对象的高分辨率遥感影像桥梁提取研究

根据桥梁和水体相交的空间关系,提出一种面向对象的高分辨率遥感影像桥梁提取方法,首先利用面向对象的影像分析方法对IKONOS全色影像进行河流、陆地分类;然后将陆地提取为一个矢量图层,同时对分类后的影像进行二值化处理,分成河流和陆地两部分,再经数学形态学处理,获得连通的河流对象,并提取河流为一个矢量图层;最后通过河流与陆地求交的空间运算获得桥梁。实验结果表明,这种方法简单、运算量小、效率高,在从高分辨率遥感影像提取桥梁的实践中具有广泛的适用性。

基于地物光谱特征分析的高分辨率遥感图像水上桥梁提取

水上桥梁是一种典型的人造目标。利用高分辨率遥感图像进行水上桥梁提取,对于民用、军用和商业都具有重要意义。论文在分析地物光谱特征的基础上,提出了一种利用高分辨率近红外波段遥感图像进行水上桥梁提取的方法。首先,根据水体在近红外波段的光谱特征,采用迭代法选取阈值提取水体信息,以限制桥梁提取的空间范围;然后,对水体信息进行数学形态学运算,以连接因桥梁而断开的水体;其次,对数学形态学操作前后的水体信息进行叠加分析,以提取候选桥梁目标;最后,在桥梁先验特征知识的辅助下,去除伪桥梁目标。论文设计了仿真实验,以验证方法的有效性和适用性。实验结果表明,基于地物光谱特征分析的高分辨率遥感图像水上桥梁提取方法是行之有效的。

国产“环境一号”(HJ-1)卫星遥感影像桥梁提取研究

基于桥梁与水体的空间关系,结合卫星遥感影像数据包含的多光谱和形态学特征信息,提出一种有效提取国产"环境一号"(HJ-1)卫星遥感影像桥梁目标的方法。利用国产"环境一号"(HJ-1)卫星遥感影像数据进行桥梁目标提取试验。结果表明,该方法能快速、准确、有效地提取"环境一号"卫星影像中的桥梁目标,具有一定的应用价值。

基于数学形态学的SPOT影像桥梁提取

利用数学形态学的方法对SPOT遥感影像桥梁提取进行了研究。首先运用二维特征模糊阈值分割,分别得到包含水体信息和道路桥梁信息的二值影像;进一步使用形态学开闭运算去除细小噪声,使用像素区域标记法提取出面积较大的独立水体,并通过膨胀与腐蚀运算得到连通水体;最后辅以相关知识,采用Hough变换提取出桥梁的边界。实验结果表明,该方法快速有效,识别准确率较高。

改进的Lidar数据桥梁提取算法研究

针对利用Lidar数据进行桥梁自动识别中存在的检测效率较低,检测结果与桥梁形状有关以及检测精度受植被影响等问题,提出了一种改进的Lidar数据桥梁提取算法。通过对Lidar数据格网化,将求点的邻域点问题转化为先求网格的邻域网格,达到快速获取离散点邻域点的目的;构造了一种新的三维离散点形态学算子,滤除植被对桥梁检测的影响;利用并查集优化剖面分析算法中最小生成树求解和连通域处理,可滤除建筑物等大物体;利用优化的剖面分析方法并结合桥梁的拓扑特点提取桥梁,解决算法仅能检测特定形状桥梁的问题;为解决Lidar数据量大引起的检测效率问题,采用OpenMP实现算法并行。通过桥梁提取实验验证了算法的有效性和高效性。

顾及地形特征的机载LiDAR数据桥梁提取算法研究

提出了一种从机载LiDAR点云数据中提取水陆桥梁的新算法,采用先滤波分类再识别桥梁的策略用于桥梁主体及其与地面连接处脚点的提取。首先对机载LiDAR点云数据进行严格滤波,在此基础上利用多个阈值对非地面脚点进行初步提取;然后引入Alpha-shapes算法对初步提取结果进行分割,并辅以面积阈值提取出属于桥梁主体部分的脚点;最后提出一种顾及地形特征的点云区域生长算法,用于准确提取桥梁主体与地面连接部分的脚点。实验证明,本文算法对水面和陆地桥梁提取均有很好的效果。

高分辨率SAR图像桥梁自动提取算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中桥梁的特征,提出一种基于高分辨率SAR图像的桥梁自动提取算法。利用改进的Otsu阈值法将图像二值化,针对面积属性,利用连通域标记法和Otsu算法思想自适应地剔除非河流区域;通过提取河流主干线与河流边界的交点初步锁定桥梁的位置与搜索区域;利用边界集合间最小距离法提取出桥梁边界集合,通过最小二乘法拟合出桥梁两侧的边界直线。对真实的SAR图像进行处理并取得了良好的提取效果。

基于图像连通域的桥梁裂缝提取方法

裂缝是水泥混凝土桥梁的一种常见病害形式,基于图像的桥梁裂缝病害检测是实现桥梁数字化无损检测的一项新技术。为此,提出了一种基于图像连通域的桥梁裂缝提取方法,以实现从桥梁图像上准确识别裂缝,并提取其特征参数。针对水泥混凝土桥梁图像采集时,施工接缝、光照、污损、抖动等因素造成的干扰,主要分3个步骤实现裂缝目标的提取:(1)对所采集的经过去模糊处理的桥梁图像进行特征分析;(2)根据像素灰度对比提取疑似裂缝信息;(3)利用连通域度量去除虚假裂缝,保留真实裂缝信息。通过对大量的桥梁图片进行测试,结果表明,该方法能实现桥梁真实裂缝特征的提取,具有较强的鲁棒性和实用性。

基于遥感数据与PS-InSAR的城市桥梁形变量的监测研究

本文提出一种新的监测城市桥梁形变的方法,利用遥感数据与PS-In SAR技术来监测桥梁的形变量。首先通过基于面向对象的影像提取方法,对高分2号的高分辨率遥感影像进行桥梁提取,将影像分割成由同质像元组成的影像对象,利用对象的光谱特征及空间特征进行分类提取,将影像分为陆地与河流两大类,在将陆地单独提取为一个面要素图层,同时对分类后的河流和陆地两大类别进行二值化处理,再经腐蚀膨胀开闭运算,从而得到连通的河流对象,再将河流单独提取为一个矢量图层;最后将河流与陆地两个矢量图层进行求交的空间运算获得桥梁面。其次通过合成孔径雷达干涉测量技术得到研究区大范围的地表形变矢量(shapefile)点数据。最后利用GIS空间运算将提取的桥梁面数据与形变点数据做空间叠加运算得到桥梁面内的形变点数据,然后通过反距离权重差值,获得高分辨的沉降速率图。通过对形变量的量化分析,最终得出桥梁的安全级别。

基于航空LiDAR数据的桥梁边界线提取方法

桥梁三维信息是构建三维数字城市和虚拟地球重要的基础空间信息。快速准确地提取桥梁边界线信息是桥梁三维提取的核心问题,也是目前的研究热点。提出了一种基于航空LiDAR数据的桥梁提取方法。该方法最大的优点是采用基于知识引导进行桥梁边界线提取,通过分析桥梁的空间结构特征和几何特征,较好地提取出桥梁边界线。通过与专家人工桥梁判读的结果比较,该方法提取结果具有较高的精度。

提取桥梁点云的组合滤波算法

在土木桥梁施工场景中,点云数据包含大量植被、地面和桥梁建筑点云。现有滤波算法对桥梁建筑的提取完整度仍存在一些问题,因此提出一种基于组合滤波的桥梁点云提取算法。首先,该算法根据植被点云分布发散这一特征运用分散度法对植被进行粗滤除;其次,基于半径滤波与充分利用颜色与高程特征思想进行半径滤波算法的改进,对剩余植被点云进行精细滤除;最后,利用法向滤波模型对地面点云进行滤除。实验结果表明,所提算法提取桥梁点云的完整率为99.3%,误差为0.73%,对比现有滤波算法,可更完整地提取桥梁点云,准确率更高。

State Representation Methodology （SRM） for Bridge Condition Assessment in SHM

This paper introduces a new concept of ＂State Representation Methodology （SRM）＂ which is a kind of bridge condition assessment method for structural health monitoring system （SHM）. There are many methods for system identification from the simplicity comparison of damage index to the complicated statistical pattern recognition algorithms in SHM. In these methods, modal analysis and parameters identification or many defined indices are common-used for extracting the dynamic or static characteristics of a system. However, there is a common problem： due to the complexity of a large size system with high-order nonlinear characteristics and severe environment interference, it is impossible to extract and quantify exactly these modal parameters or system parameters or indices as the feature vectors of a system in damage detection in an easy way. The SRM considered a more general theory for the non-parametric description of system state.