基于数字高程模型的建筑物自动提取的方法

摘要

本发明涉及基于数字高程模型的建筑物自动提取的方法，该方法包括以下步骤：(1)预处理；(2)矢量化；(3)噪音去除；(4)边缘简化；(5)自动建筑物提取处理。与现有技术相比，本发明建立的完善的供电系统仿真体系，可以为以后的突发事件应急预案设计、物流系统仿真、自然灾难模拟与仿真等提供前提条件。

主权项

1.基于数字高程模型的建筑物自动提取的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)预处理：由于建筑物的信息大量的被包含在原始高程图与近似地形表面高程图的差值图像中，利用灰度数学形态学的方法来对原始高程图进行背景估计和消除，第一步是进行最小值滤波，Z′＝min{Z(x，y)|x，y∈W}W是结构元素，在这种情况下取的是正方形窗口，对于数学形态学来说，最小值滤波是一种非常特别的腐蚀方法，因为在w(x，y)这个结构元素中z的值始终不变，Z′＝ZθW接下来使用最大值滤波，Z″＝max{Z′(x，y)|x，y∈W}最大值滤波是一种非常特别的膨胀方法，$Z^{\prime \prime }=Z^{\prime }\oplus W$而经过这两步处理步骤以后，通过设置高度值可以得到一个空缺部分，Z″＝ZOW即为近似的地形表面，为了能够去除空缺部分中的所有建筑物信息，窗口大小根据前面建筑物的最大期望尺寸进行调整，使得结构元素w不完全包含在建筑物的轮廓里，如果近似地形表面正好汇集在建筑物群中的无房区域，设置数据，d＝Z-ZOW即原始数字高程模型的高度值减去近似地形表面，通过上述的预处理，再结合面向对象分类技术所提供的对图像中分割区域的光谱、纹理和形态特征参数及上下文相关关系的丰富表达方式，就能够得到的分割图像；(2)矢量化：由于分割部分内部的像素点会在网格中呈现轮廓，所以首先要去除，接着，要对每个分割部分中相关联的组成部分的多边形轮廓数量进行计算，然后通过每个分割部分和多边形的轮廓上各点的x，y的坐标值来顺时针确定轮廓线上各点的顺序，为了减少这个矢量图上点的个数，将相邻两点连成的直线上的点省略掉，经过上述追踪法，把建筑物的外轮廓勾勒出来；(3)噪音去除：当在多边形迭代过程中三角形的最小高度值比预先设定的域值大，或者当已经达到了预先设定的点数最小值时，这个由多边形中i-1，i，i+1三点组成的相应三角形的高度值d_i即为多边形的最小高度值，利用这种合并算法可以成功去除多余点，这种合并算法中，三角形的最小高度值将被看作为域值T，而这个最小高度与输入的数据的Δx，Δy密切相关，如果最小高度值d_min＜就将这条近似直线上的点全部去除，设定K＝2/3；(4)边缘简化：将多边形的相邻边缘看作是直角用来进一步实现多边形的重建的边缘简化算法，对于第二阶段的合并过程，采取将矩形覆盖一个角度的原则，当出现相邻两个拐角点时，将矩形直接覆盖在相邻点上，描述长度的取值取决于数据和模型的相互适宜度以及模型的复杂度，但是当出现描述长度还能再缩短的情况时，直接用一个点来代替这两个相邻点，$\mathrm{DL}=\frac{\Omega }{2\mathrm{In}2}+\frac{u-h}{2}\mathrm{lan}$$\Omega =[1-g\left(\alpha \right)]T{\Sigma }_u^{-1}[1-g\left(\alpha \right)]$经过上面两个公式对描述长度DL以及残差平方和Ω进行计算；(5)自动建筑物提取处理。