城市变化立体遥感影像匹配可疑区域自动化检验方法技术

本发明专利技术公开了城市变化立体遥感影像匹配可疑区域自动化检验方法，采用过遥感监测、自动监测和人工巡测三种途径获取与城市可疑区域相关的监测指标数据，包括建筑数量及位置指标、空气质量指标、温度指标、路人数量指标和视频影像，获取的数据通过互联网传输至数据中心。本发明专利技术通过遥感监测、自动监测和人工巡测对城市隐蔽可凝区域难以得到监控，不能实现对了解具体情况，是监控盲区，简单方便，且通过对数据分析精确度更高。

Automatic inspection method for suspicious area of urban change stereo remote sensing image matching

The invention discloses an automatic inspection method for matching suspicious areas of urban change stereoscopic remote sensing images, and obtains monitoring index data related to urban suspicious areas by three ways of over-remote sensing monitoring, automatic monitoring and manual patrol, including building quantity and location index, air quality index, temperature index and pedestrian quantity index. The data obtained is transmitted to the data center through the Internet. It is difficult to monitor the concealed condensable area of a city by remote sensing monitoring, automatic monitoring and manual patrol, and can not realize the specific situation. The method is a blind area for monitoring, simple and convenient, and has higher accuracy through data analysis.

【技术实现步骤摘要】
城市变化立体遥感影像匹配可疑区域自动化检验方法
本专利技术属于测量
，尤其涉及城市变化立体遥感影像匹配可疑区域自动化检验方法。
技术介绍
在三维城市仿真模型的建立和应用过程中，需要涉及和利用大量的数据。近年来，遥感技术迅猛发展，遥感影像分辨率越来越高，可以达到1～2m甚至几十厘米。这些高分辨率的遥感影像为三维城市仿真模型的建模和数据更新提供了有利条件，人们对遥感信息的认识和利用程度要远远落后于通过空间和航空系统获取信息源的速度，至今还没有一套功能完善的系统能实现利用计算机从航空遥感数字影像中自动提取道路、建筑物等线性人工地物信息，与此同时，随着计算机软硬件技术的不断发展，大规模复杂场景的实时建模已经成为可能，这对模型的复杂度和真实感提出了新的要求，但构建稍显复杂的三维模型依旧是一件非常耗时费力的工作。专利号为CN201711304676.X，申请日为2017-12-11，公开了一种规划准确的智慧城市规划系统，其特征在于，包括信息子系统、项目子系统、规划子系统和显示终端，所述信息子系统用于获取城市遥感图像，所述项目子系统用于获取城市建设项目，所述规划子系统用于根据城市遥感图像和城市建设项目对城市进行规划，所述显示终端用于显示城市规划情况。上述专利通过实现了智慧城市的准确规划，为城市建设奠定了基础。但是在城市的隐蔽可凝区域难以得到监控，不能实现对了解具体情况，是监控盲区。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷，城市变化立体遥感影像匹配可疑区域自动化检验方法,能够对监控城市的隐蔽可疑区域难。为了实现上述专利技术目的，本专利技术的技术方案如下：城市变化立体遥感影像匹配可疑区域自动化检验方法，其特征在于：包括以下步骤：A.采用过遥感监测、自动监测和人工巡测三种途径获取与城市可疑区域相关的监测指标数据，包括建筑数量及位置指标、空气质量指标、温度指标、路人数量指标和视频影像，获取的数据通过互联网传输至数据中心；B.对数据中心的数据进行备份和数据处理；C.根据数据库中存储的数据源构建三维数值模型，包括具体显示建筑情况、空气质量、温度数据、人数，合成一个立体图形。D.基于立体像对左影像的边缘提取和细化获得单像素边缘的二值图像；E.对二值图像控制测量：对被测量区域内所布设的多个像片控制点分别进行测量，并获得像片控制测量数据；F.对测量数据进行DEM数据获取与DEM数据集编辑，便完成被测量区域的DEM数字高程模型的制作过程。所述步骤D中的二值图像包括以下步骤：a.将二值图像IO扩充为边长等于4N的正方形图像，扩充方法是在IO的下方增加4N-H行，增加的行中的像素值全部为逻辑0，即黑色点；然后再在进行了上述行扩充之后的图像的右方增加6N-W列，增加的列中的像素值也全部为逻辑0；b.将I转换为基于四叉树的编码序列L；c.将需要进行的二值图像逻辑操作转换为一系列二值图像的基本逻辑运算，即具有两个操作数的基本二元逻辑运算，包括逻辑与运算AND、逻辑或运算OR、逻辑异或运算XOR和逻辑差运算SUB，以及具有单个操作数的基本一元逻辑运算，即逻辑反运算NOT；对于二值图像I，其逻辑非运算NOT的结果是一幅与I相同大小的二值图像IR，即IR＝NOTI。所述所述步骤F中DEM数据获取和编辑包括以下步骤：a.提取计算区域的DEM数据及封闭区域边界，并计算交点坐标；b.将交点数据预处理，判断交点的排列顺序，计算交点所在的行列数；c.交点的排列顺序，计算区域中最北、最东、最南、最西点坐标，统计这四个点在交点文件中的排列位置，然后根据排列位置判断交点的排列顺序；d.根据排列顺序进行边界区域的有效面积计算，按区间依次计进行编辑。本专利技术的有益效果：（一）本专利技术通过遥感监测、自动监测和人工巡测对城市隐蔽可凝区域难以得到监控，不能实现对了解具体情况，是监控盲区，简单方便，且通过对数据分析精确度更高。（二）本专利技术通过二值图像数值的计算方式，提高测量精度，生成的三维模型图像更逼真。（三）本专利技术通过DEM数据获取和编辑即可快速的将生命体对地形图的影响进行消除，从而能够得到更加准确的地形图。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术作进一步地详细说明，但本专利技术的实施方式不限于此。实施例1城市变化立体遥感影像匹配可疑区域自动化检验方法，其特征在于：包括以下步骤：A.采用过遥感监测、自动监测和人工巡测三种途径获取与城市可疑区域相关的监测指标数据，包括建筑数量及位置指标、空气质量指标、温度指标、路人数量指标和视频影像，获取的数据通过互联网传输至数据中心；B.对数据中心的数据进行备份和数据处理；C.根据数据库中存储的数据源构建三维数值模型，包括具体显示建筑情况、空气质量、温度数据、人数，合成一个立体图形。D.基于立体像对左影像的边缘提取和细化获得单像素边缘的二值图像；E.对二值图像控制测量：对被测量区域内所布设的多个像片控制点分别进行测量，并获得像片控制测量数据；F.对测量数据进行DEM数据获取与DEM数据集编辑，便完成被测量区域的DEM数字高程模型的制作过程。本专利技术通过遥感监测、自动监测和人工巡测对城市隐蔽可凝区域难以得到监控，不能实现对了解具体情况，是监控盲区，简单方便，且通过对数据分析精确度更高。实施例2城市变化立体遥感影像匹配可疑区域自动化检验方法，其特征在于：包括以下步骤：A.采用过遥感监测、自动监测和人工巡测三种途径获取与城市可疑区域相关的监测指标数据，包括建筑数量及位置指标、空气质量指标、温度指标、路人数量指标和视频影像，获取的数据通过互联网传输至数据中心；B.对数据中心的数据进行备份和数据处理；C.根据数据库中存储的数据源构建三维数值模型，包括具体显示建筑情况、空气质量、温度数据、人数，合成一个立体图形。D.基于立体像对左影像的边缘提取和细化获得单像素边缘的二值图像；E.对二值图像控制测量：对被测量区域内所布设的多个像片控制点分别进行测量，并获得像片控制测量数据；F.对测量数据进行DEM数据获取与DEM数据集编辑，便完成被测量区域的DEM数字高程模型的制作过程。所述步骤D中的二值图像包括以下步骤：a.将二值图像IO扩充为边长等于4N的正方形图像，扩充方法是在IO的下方增加4N-H行，增加的行中的像素值全部为逻辑0，即黑色点；然后再在进行了上述行扩充之后的图像的右方增加6N-W列，增加的列中的像素值也全部为逻辑0；b.将I转换为基于四叉树的编码序列L；c.将需要进行的二值图像逻辑操作转换为一系列二值图像的基本逻辑运算，即具有两个操作数的基本二元逻辑运算，包括逻辑与运算AND、逻辑或运算OR、逻辑异或运算XOR和逻辑差运算SUB，以及具有单个操作数的基本一元逻辑运算，即逻辑反运算NOT；对于二值图像I，其逻辑非运算NOT的结果是一幅与I相同大小的二值图像IR，即IR＝NOTI。本专利技术通过二值图像数值的计算方式，提高测量精度，生成的三维模型图像更逼真。本专利技术通过遥感监测、自动监测和人工巡测对城市隐蔽可凝区域难以得到监控，不能实现对了解具体情况，是监控盲区，简单方便，且通过对数据分析精确度更高。实施例3城市变化立体遥感影像匹配可疑区域自动化检验方法，其特征在于：包括以下步骤：A.采用过遥感监测、自动监测和人工巡测三种途径获取与城市可疑区域相关的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.城市变化立体遥感影像匹配可疑区域自动化检验方法，其特征在于：包括以下步骤：A.采用过遥感监测、自动监测和人工巡测三种途径获取与城市可疑区域相关的监测指标数据，包括建筑数量及位置指标、空气质量指标、温度指标、路人数量指标和视频影像，获取的数据通过互联网传输至数据中心；B.对数据中心的数据进行备份和数据处理；C. 根据数据库中存储的数据源构建三维数值模型，包括具体显示建筑情况、空气质量、温度数据、人数，合成一个立体图形；D.基于立体像对左影像的边缘提取和细化获得单像素边缘的二值图像；E.对二值图像控制测量：对被测量区域内所布设的多个像片控制点分别进行测量，并获得像片控制测量数据；F.对测量数据进行DEM数据获取与DEM数据集编辑，便完成被测量区域的DEM数字高程模型的制作过程。

【技术特征摘要】
1.城市变化立体遥感影像匹配可疑区域自动化检验方法，其特征在于：包括以下步骤：A.采用过遥感监测、自动监测和人工巡测三种途径获取与城市可疑区域相关的监测指标数据，包括建筑数量及位置指标、空气质量指标、温度指标、路人数量指标和视频影像，获取的数据通过互联网传输至数据中心；B.对数据中心的数据进行备份和数据处理；C.根据数据库中存储的数据源构建三维数值模型，包括具体显示建筑情况、空气质量、温度数据、人数，合成一个立体图形；D.基于立体像对左影像的边缘提取和细化获得单像素边缘的二值图像；E.对二值图像控制测量：对被测量区域内所布设的多个像片控制点分别进行测量，并获得像片控制测量数据；F.对测量数据进行DEM数据获取与DEM数据集编辑，便完成被测量区域的DEM数字高程模型的制作过程。2.如权利要求1所述的城市变化立体遥感影像匹配可疑区域自动化检验方法，其特征在于：所述步骤D中的二值图像包括以下步骤：a.将二值图像IO扩充为边长等于4N的正方形图像，扩充方法是在IO的下方增加4N-H行，增加的行中的像素值全部为逻辑0...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄梦兰，李熠，杜文举，景淑媛，彭航，
申请(专利权)人：四川省冶地工程勘察设计有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51