一种基于实景三维模型的变化检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于实景三维模型的变化检测方法，具体包括以下步骤：S1、计算重叠区域，S2、模型重采样，S3、DOM与DSM分割，生成图斑对象集，S4、判断是否为变化区域，S5、用深度学习的方法生成分类器，S6、样本训练，S7、生成分类器，S8、预测变化地物类型，本发明专利技术涉及三维数字化技术领域。该基于实景三维模型的变化检测方法，可实现通过利用实景三维模型的颜色及几何信息，用面向对象的方法进行分割，以对象为基本单位进行变化检测，确定变化区域后，利用深度学习的方法，对地物变化类型进行识别，大大提高了变化检测精度与变化类型识别准确度，同时利用了颜色与几何信息，提高了检测精度，并且丰富了分类依据。

A Change Detection Method Based on Real-world Three-Dimensional Model

【技术实现步骤摘要】
一种基于实景三维模型的变化检测方法
本专利技术涉及三维数字化
，具体为一种基于实景三维模型的变化检测方法。
技术介绍
变化检测作为土地覆盖监测、土地利用监测、灾害评估、灾害预测、地理信息数据更新等领域的关键技术之一，一直备受关注，变化检测包括变化区域检测与变化类型识别，传统的变化检测流程为生成差异图及变化区域分类，差异图的获取方法包括图像差值、图像比值等，这些基于像素的方法只适用于大比例尺卫星影像或低分辨率航空影像，对于应用日渐频繁的高分辨率影像，则容易形成大量的碎片，以至产生过多的伪变化区域，不利于后期数据处理，传统的分类方法分为监督分类与非监督分类，但它们基于影像，仅利用了影像的颜色信息，分类依据过于单一，分类的准确率不高。随着无人机技术的飞速发展，无人机影像以其获取成本低、效率高、分辨率高等优点，越来越多的应用到地理信息源数据采集，利用无人机影像生成的实景三维模型数据也成为重要的地理信息数据之一，实景三维模型数据同时具有颜色与几何信息，应用到变化检测当中，同时依据无人机影像分辨率较高的特性，应用面向对象的方法，以分割的对象作为基本单元进行变化检测，可大大提高变化检测精度。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于实景三维模型的变化检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、根据实景三维模型的范围，计算变化前后的重叠区域；S2、多三维模型进行纹理重采样与高程重采样，生成数字正摄影像DOM与数字地面模型DSM；S3、将步骤S2中的数字正摄影像DOM与数字地面模型DSM图像化处理后，进行面向对象的分割，生成图斑对象集；S4、根据每个图斑对象内的高程变化，判断图斑是否为变化区域；S5、分别采集不同地物类型的样本数据；S6、样本训练；S7、生成分类器；S8、输入图斑颜色与高程信息，得到变化地物的类型。

【技术特征摘要】
1.一种基于实景三维模型的变化检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、根据实景三维模型的范围，计算变化前后的重叠区域；S2、多三维模型进行纹理重采样与高程重采样，生成数字正摄影像DOM与数字地面模型DSM；S3、将步骤S2中的数字正摄影像DOM与数字地面模型DSM图像化处理后，进行面向对象的分割，生成图斑对象集；S4、根据每个图斑对象内的高程变化，判断图斑是否为变化区域；S5、分别采集不同地物类型的样本数据；S6、样本训练；S7、生成分类器；S8、输入图斑颜色与高程信息，得到变化地物的类型。2.根据权利要求1所述的一种基于实景三维模型的变化检测方法，其特征在于：所述步骤S1中计算重叠区域具体为：首先读入变化前后的实景三维模型数据，计算变化前后区域边界范围，得到变化前后的重叠区域，然后设置区块长宽，对重叠区域重新划分区块，对每个区块进行后面的处理。3.根据权利要求1所述的一种基于实景三维模型的变化检测方法，其特征在于：所述步骤S2中的模型重采样分为纹理重采样和高程重采样，根据区块的边界范围，生成水平采样网格，网格的大小Δx、Δy根据模型的分辨率设定，已知网格的起始坐标(x0,y0)，可得到网格点(i,j)的水平坐标为：x＝x0+i*Δx，y＝y0+j*Δy。4.根据权利要求3所述的一种基于实景三维模型的变化检测方法，其特征在于：所述根据网格点的水平坐标，在模型上取相应位置上的模型点的纹理颜色值作为z值，即可生成数字正摄影像DOM，然后根据网格点的水平坐标，在模型上取相应位置上的模型点的高程值作为z值，生成...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄先锋，张帆，石芸，赵峻弘，
申请(专利权)人：武汉大势智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42