机场净空区建筑物的识别与监测

来源 :测绘通报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xiexia1987623
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目前,在建筑物识别与监测方面,基于单幅高分辨率遥感影像的阴影测高法和基于多视角影像的立体像对法将建筑物轮廓或名称识别与高度监测相独立,因此导致其自动化水平较低、数据冗余度与成本较高.基于数字表面模型(DSM)和兴趣点(POI)数据,本文提出了一种机场净空区建筑物识别与监测集成的方法,并以某国际机场为试验区对该方法的可行性进行了验证.试验结果表明:①该方法在建筑物识别与监测方面的准确率只取决于DSM的精度,而对DSM的数据来源没有限制;②以潜在危险建筑物高程变化速率为依据进行不定期的动态监测,在确保监测间隔期间机场净空区安全的同时可以降低数据成本和重复识别与监测所有建筑物造成的数据冗余度.
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针对建筑物提取方法缺乏泛化性的问题,本文提出了将nDSM、北京二号影像、NDVI、BAI的七通道图像相结合作为数据源的提取方法.采用随机森林、梯度提升机、支持向量机、BP神经网络分类器对建筑物进行提取获取最佳分类器模型,并运用二值化与开闭运算,以建筑物面积与最小外接矩形面积的比值为阈值,对建筑物分别进行最小外接矩形、DP算法拟合,优化建筑物提取结果.试验结果表明,梯度提升机(GBDT)较其他分类模型在不同场景下综合效果较好,F-score精度更高.