[发明专利]一种基于遥感影像的建设工地非监督提取方法

摘要

针对建设工地的特点，发明了一种基于遥感影像的建筑工地非监督自动提取方法。该方法利用遥感影像中建设工地的纹理特性重新生成种子点，通过增长形成在建区域，实现建筑工地非监督提取。主要分四步：(1)去除影像中与建筑工地有相似纹理特征的绿色植被；(2)将图像转换到YCbCr空间；(3)计算每个像素与其在3×3邻域内像素的相似性，得到后备种子点，计算每个后备种子点与其邻居像元间的欧拉距离，判断得到种子点；(4)对密集区域的种子点按照一定规则进行增长形成在建区域。发明填补了目前针对在建设建筑物提取算法的缺失，为投资建设进展监测、灾害损失检测以及政府决策提供有力依据，对于具有特定纹理特征的目标进行识别具有重要作用。

主权项

基于高分辨率遥感图像的建筑工地提取方法，其特征是利用种子点的形成特点，对光谱信息和纹理信息破碎的建筑工地进行定位，再利用区域生长方法将离散的种子点集生成连通区，进而生成在建工地区域。具体实施方案如下：(1)利用光谱阈值法将图像中绿色植被剔除绿色植被虽然有较连续和平滑的光谱信息，但是其纹理信息较琐碎，容易对建筑工地的提取造成干扰。因此首先利用光谱阈值将绿色植被去除。(2)将图像从RGB颜色空间转换到YCbCr空间遥感图像的显示多采用RGB空间，但是由于R、G和B之间的相关性比较高，无法用光谱距离表达人类对不同地物感知的差别，因而不能用于图像分割、目标识别等处理。而YCbCr(Y是指亮度分量，Cb指蓝色色度分量，而Cr指红色色度分量)空间对光谱和纹理信息较敏感，多用于图像分割、提取感兴趣特征。因此需要将颜色空间转换。(3)自动判断与生成种子点首先计算每个像元与其相邻像元的光谱相似性，并利用otsu方法自动生成阈值，作为光谱相似性的评价标准。如果大于该阈值，则作为种子备选点，再计算其与相邻元素之间的纹理相似性，生成种子点集。(4)区域生长，生成建筑工地提取结果针对建筑工地的纹理信息和光谱信息的特点，以及种子点的分布特征，以每一个种子点为核心，判断其5×5范围内的种子点个数，确定其是否属于密集区。若属于密集区，则将其5×5范围内的所有点都标记为在建工地识别区域。