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,2,陈建平1,2,田毅1,21中国地质大学(北京),北京(100083)2北京市国土资源信息开发研究重点实验室,北京(100083)E-mail:libbyniu2004@163.com摘要:本文基于少量立体像对和大量的单张航片及相应地区的数字地形图,利用ERDAS软件的各个模块和有效的建筑归类方法,对城市建筑高度进行了大范围内的提取。实践证明此方法工作量小,流程简单,并具有一定的应用领域,对于计算城市建筑容积率,土地利用类型,三维重建等都有一定的帮助。关键词:航片,ERDAS,建筑归类,建筑高度中图分类号:P231.51.引言迅速发展的数字摄影测量技术日趋成熟,结合其它相关学科,已成为空间地理信息获取的重要途径。利用航片自动、快速地绘制出体现城市功能的某些特殊信息,如建筑模式结构、高低、分布密度和土地使用的其他类型等已成为可能。,以此来进行城市功能分区,分析、评价城市的社会经济特征等方面的发展状况,为城市未来发展提供了必要的依据。由于航空遥感影像一个重要特点是具有很高的分辨率,并且由于是从空中俯视地面,因此可以得到没有遮挡的地面建筑物影像,这特别有利于对建筑物的轮廓进行整体识别和提取,本文利用ERDAS软件的全数字摄影测量系统(LPS)、虚拟现实系统(VirtualGIS)和立体分析系统(StereoAnalyst)等模块和适当的建筑物归类方法,实现了快速和大范围建筑高度的提取,从而为进一步对建筑容积率的计算,利用类型的判定,提供了坚实的基础。2.资料来源2.1影像资料以中国地质大学(北京)及其周围地区为研究区。选取包含该地区的一个立体像对和海淀区范围内所有分辨率为0.2m的单张航空影像,以及该地区1∶2000的数字地形图。2.2实际调查资料与分析根据所选取的研究区范围,我们对区域内的建筑物进行了高度的实测,用来对此方法的精度进行分析。研究区内的建筑物类型比较齐全,这对我们进行建筑物归类,大范围提取建筑高度提供了依据。由于我们所采用的航空影像分辨率为0.2m,对影像建筑物的目视解译的精度非常高,但是由于目视解译的速度比较慢,在实际工作中不能够满足要求。所以我们必须寻求利用计算机及软件自动或半自动解译的方法。3.建筑物高度提取的一般方法[1]从航片上确定建筑物高度的方法多种多样,通常使用的是直接法、投影法、阴影法等。1本课题得到北京市地下空间资源潜力评价技术研究(项目类别:科研基地建设,项目编号:JD104910556)项目的资助。-1-,直接数垂直方向窗口数来确定楼层数,不必量测其高度。它具有快速、简便的特征,但精度直接受建筑物移位幅度或其距像主点距离影响。3.2投影法此法基于量测建筑物在航片上的投影差δh及其距像主点的距离r,按以下公式来计算:h=δh*H/r式中:H为所用像片的航高。3.3阴影法航片上的阴影有本影与落影之分,阴影法利用建筑物的落影长度L及成像时的太阳高度角θ来计算建筑物高度h。其公式为:h=L*tgθ*M式中:M为所用航片的比例尺分母。3.4一般方法的缺陷直接法往往低估实际楼层数一、两层,这些楼层都是底层。它们在量测时被忽视,主要有两个原因:第一,底层楼一般被临近楼房的物体(如花木)所环抱,在航片上其影像不清晰。第二,很多楼房的底层与其上楼层的用途不尽相同,它(们)没有类似其上楼层的窗口特征,引起在量测时被忽视。后两种方法依靠量测地物在像片上的阴影/投影来确定高度。阴影长度随地形起伏以及太阳高度角而变,在不平坦地带,地形起伏造成同样高度的建筑物阴影不等长,降低量测精度。4.利用ERDAS软件大规模提取建筑高度4.1由立体像对自动生成DEM[2]通过ERDAS软件的LPS数字摄影测量系统,先进行立体像对的正射校正,包括摄影像机几何类型的确定,输入量测地面点和检查点,这样该系统将自动量测图像的同名点,执行航空三角测量,进行正射影像校正处理。接着对影像进行进一步的处理,即自动提取DEM数字高程模型。-2-(StereoAnalyst)中,进行DEM数据和立体像对影像数据的叠加,这样就可以区分出建筑物和地面,而且还可以得出各建筑物的大致高度。如下图即为原始影像数据和进行叠加后的影像数据,可以明显看出其区别。图2影像数据叠加前后对比利用海淀区1∶2000的数字地形图和高分辨率的航空影像,对建筑物进行归类,考虑到北京特有的地理,经济和历史文化背景,在同一年代的建筑(特别是家属区),一般层数和结构都相同且相对集中。把海淀区的建筑物类型与研究区内的建筑物进行归类,这样就大大减少了逐个提取建筑物的工作量。另外,由于北京地区的地势较平坦,这对于我们选取几个有代表性(建筑类型比较齐全的)的区域,用研究区的数据来估算其周围地区的建筑高度提供了很大的方便。从而有利于我们进行大范围内建筑物高度的提取。本文中只采用一个研究区及其周围地区作试验性的研究。-3-〉15层1高层建筑14-10层2家属楼17-8层42家属楼23-4层60教学(办公)楼17-8层4教学(办公)楼24-5层21平房1层40临时建筑清除已清除其他不定具体情况而定说明:由于我们研究区的地理位置和建筑背景,我们对已经提取的180栋建筑物作了如上分类,然后对研究区附近的建筑,按照此标准进行归类。而不同研究区它们的归类表要根据研究区的具体情况而定。[4]4.3建筑物高度和面积的高精度提取在研究区内,利用ERDAS软件的立体分析模块(StereoAnalyst)对其建筑物高度进行提取,同时可以计算面积,这样对于计算建筑的容积率等,提供了很大的方便。图3建筑物的提取图4多个建筑物的高度和面积提取结果-4-(VirtualGIS),进行三维景观的虚拟,并且可以制定相应路线进行三维飞行。5.精度评定及结论5.1精度评定在前面已经提到了,我们对于研究区范围内的建筑进行了实测,用实测数据来判定此方法的精度。以下是我们对于17栋建筑物的实测数据与提取数据的进行的精度对比,其精度对于计算建筑的容积率,利用密度等都能满足要求。表2精度对比表编号实测高度(m)提取高度(m)误差(m)19.739.590.1429.669.780.12334.5734.330.24434.7434.390.35534.5734.710.1469.819.480.33710.2110.30.09817.517.230.27913.6213.270.351013.9114.120.211125.4725.210.261221.1421.560.421314.9414.540.41412.9112.450.461517.1817.460.281612.912.750.15173.423.370.055.2结论与讨论本文利用研究区的小范围的立体像对,大范围的高分辨率单航片和1∶2000的数字地形图,进行大范围建筑物高度的提取,我们同时考虑到了北京特有的地理,经济和历史文化背景,对建筑进行了归类。此方法原理简单,快捷、精度较好、也非常实用。所获得的数据,对于进一步计算城市容积率和土地利用类型等,都有很大的帮助。但是此方法需要研究区的地形较平坦,这样才能够满足一定的精度要求,所以对于这方面的研究仍需要我们进一步的努力。对于城市遥感研究者来说,人们总希望能最大限度地从遥感图像中获取包括城市基础设施、建筑类别等在内的各种信息,以间接了解某一城市的社会经济特性,从而为城市的建设规划提供可靠资料,以促进资源、人口与环境的可持续发展。-5-[1]陈鹰.遥感影像的数字摄影测量[M].上海:同济大学出版社,2003.[2]党安荣,王晓栋,陈晓峰等.ERDASIMAGINE遥感图像处理方法[M].北京:清华大学出版社,2005.[3]宋晓勇,单新建.用高分辨率卫星影像辨识城市建筑物[J].新疆大学学报(自然科学版),2002,5,Vol.19,Supp[4]何金国,陈刚,何晓云,等.利用SPOT图像阴影提取城市建筑物高度以及分布信息[J].中国图形图像学报,2001,6(A):425-428[5]张祖勋,张剑清,张力.一种利用影像匹配城区三维景观图的生成途径[J].武汉测绘科技大学学报,1999,Vol.24,No.4TheMethodofExtractingHeightofBuildingInALargeScopeNiuLin,ChenJianping,TianYiDepartmentofGlobalScienceandResource,CUGB(100083)BeijingKeyLaboratoryofResearchandExplorationInformationofLandResources(100083)AbstractInthispaper,itutilizesafewofstereoimages,alotofasingleaerialimagesandthedigitaltopographicmapofthecorrespondingregions.WeextracttheheightofbuildinginthelargescopebyERDASandtheeffectivebuildingclassification.Experimentsprovedthatthismethodislittleofworkandeasyforprocessing,itcanbeutilizedinmanyfields.Anditisusefultocomputetheurbanbuilt-upvolumeratio,thelandusetype,the3Dreconstructionandsoon.Keywords:aerialimage;ERDAS;buildingclassification;theheightofbuilding-6-
本文标题:实现大范围提取建筑高度的方法
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