基于图分割的高分辨率遥感影像建筑物变化检测研究

建筑物是城市地理数据库中最容易发生变化和最需要更新的部分,其更新工作量巨大,因此开展对高分辨率遥感影像中的建筑物进行自动提取和变化检测研究具有重要的意义。本文以精确提取变化建筑物的位置和轮廓为目标,基于图分割提出一种高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法。首先,将遥感影像中的每个像元映射成图的顶点,利用像元之间的距离阈值构造图的边,综合利用位置、灰度和边缘3种特征计算边的权值,将遥感影像的分割转化为图的分割,并用归一化图分割方法得到分割对象集合;然后,以长宽比和矩形度作为约束条件,对2期遥感影像中的分割对象集合进行筛选,提取建筑物对象;最后,根据2期影像中建筑物之间的空间、面积和格局关系识别建筑物的变化类型(包括新增、消失和改建),并对其进行可视化表达。为了验证本文方法的有效性,分别以深圳市的World View影像和北京市的Quick Bird全色影像为数据源,从中选取13组具有代表性的子影像进行实验。结果表明,本文提出的方法对配准精度较低的影像组具有一定的适应性,容许的配准误差达到20个像元(10 m),平均查准率和平均查全率分别达到93.16%和87.90%。

The Research on Building Change Detection from High Resolution Remotely Sensed Imagery Based on Graph-cut Segmentation