顾及侧面信息的建筑物高度估算

摘要：

近年来通过提取建筑物阴影计算其高度有较多的研究,但这些方法对于密集建筑群或复杂地面等情况较难实现.针对这一问题,可以用建筑物侧面信息反演建筑物高的方式弥补其缺陷.文章分别采用Otsu算法和LVQ(learning vector quantization)神经网络提取实验区高分遥感影像中的建筑物侧面信息,并计算其长度,然后根据成像物理模型计算建筑物的高度.通过与实测建筑物的高度进行对比,表明该方法可以满足建筑物高度计算的精度要求,并且可以与阴影提取方法的结果互补,最终可获取研究区域绝大多数建筑物的高度信息.

关键词：侧面信息提取;建筑物高度估算;高分遥感影像;深度学习;建筑物阴影

所属期刊栏目：36

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：科技基础资源调查专项2019FY202504

在线出版日期：2021-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：63-67