一种适用于高分辨率遥感卫星DSM的地表滤波方法技术

一种适用于高分辨率遥感卫星DSM的地表滤波方法涉及遥感卫星地表滤波领域，通过YOLACT深度学习框架，对数字正射影像图DOM中的建筑进行提取；然后将建筑提取结果与DSM的几何信息加权计算DSM的滑动窗口内的“建筑因子”，并以此根据地形动态调整滑动窗口内的滤波参数，最终实现自适应参数的渐进式形态学滤波，可以在较为彻底的滤除非地面点的同时，保护地形不受损失，从而生成精度较好的数字高程模型DEM。由于目前地表滤波算法主要是针对激光雷达点云而设计的，将其直接应用于遥感DSM效果较差，因此本发明专利技术有效填补了地表滤波算法在高分辨率遥感卫星DSM方面的空白。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于高分辨率遥感卫星DSM的地表滤波方法
本专利技术涉及遥感卫星地表滤波领域，具体涉及一种适用于高分辨率遥感卫星DSM的地表滤波方法。
技术介绍
目前地表滤波算法主要是针对激光雷达点云而设计的，将其直接应用于遥感数字表面模型(DigitalSurfaceModel，DSM)效果较差，而数字高程模型(DigitalElevationModel，DEM)作为常用的测绘数据产品，需通过滤除DSM表面的非地面点(主要为建筑)而得到，该过程称为“地表滤波”。该过程可以人工进行，精度虽然较高但费时费力；目前自动化的地表滤波方法可分为以下几大类：基于坡度的滤波、基于表面拟合的滤波、形态学滤波等。这些方法通过寻找非地面点与地面点之间的几何差异，来区分这两者。然而这些方法直接应用于遥感DSM得到的滤波结果较差，因此需要设计一种针对高分辨率遥感卫星DSM的地表滤波方法。目前行业内尚无一种针对遥感DSM进行地表滤波的方法。现有的地表滤波方法主要是针对激光雷达点云而设计的，直接用这些方法处理遥感DSM的缺点是：这些方法对山区与建筑区域采用相同的滤波参数，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种适用于高分辨率遥感卫星DSM的地表滤波方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：/n步骤一：利用原始影像构建立体像对生成DSM，然后利用DSM对原始影像进行正射纠正生成DOM；利用YOLACT方法，对DOM影像进行建筑实例分割，分割结果记为seg(x，y)；/n步骤二：设滑动窗口为P，计算滑动窗口中的α判别函数的返回值；/n

【技术特征摘要】
1.一种适用于高分辨率遥感卫星DSM的地表滤波方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤一：利用原始影像构建立体像对生成DSM，然后利用DSM对原始影像进行正射纠正生成DOM；利用YOLACT方法，对DOM影像进行建筑实例分割，分割结果记为seg(x，y)；
步骤二：设滑动窗口为P，计算滑动窗口中的α判别函数的返回值；



其中segP表示滑动窗口P内的分割结果，bP表示滑动窗口内检测得到的建筑数量，bth表示建筑数量的阈值；
步骤三：对DSM分块计算相对坡度，分块大小为400米，将分块内的DSM的高程范围变换至0～255范围内的整数，然后利用三阶反距离平方权差分方法计算坡度，公式如下：






其中g为DSM的像素尺寸，表示z5像素所在的坡度；计算得到的相对坡度结果记为dsmslp(x，y)，本发明提出β判别函数：



其中dsmslpP表示滑动窗口P内的相对坡度，e表示相对坡度的阈值，rP表示P内相对坡度值大于e的像素个数，即判定为建筑墙体的像素数量，rth表示建筑墙体像素数量的阈值；如果rP的数量大于等于rth，β函数返回1，否则返回0；
步骤四：对DSM进行初始形态学滤波，最大窗口设置为90米，初始高差阈值设为2米，最大高差阈值设为7米，然后对DEM降采样至100米分辨率并计算坡度，得到的降采样的粗略DEM坡度记为demslp(x，y)；本发明提出γ判别函数：



其中，demslpP表示滑动窗口P内的降采样的粗略DEM坡度，sP代表demslpP中最大的坡度，sth表示山地坡度的阈值；如果sP大于等于sth则说明滑动窗口内包含山地区域，γ函数返回值为1，否则返回0；
步骤五：加权计算滑动窗口内的建筑因子该因子是对滑动窗口内出现建筑的概率的一种估算：



其中α、β与γ表示步骤二、步骤三与步骤四中的三个判别函数的返回值0或1；
步骤六：计算每个滑动窗口内的形态学滤波参数；最...

【专利技术属性】
技术研发人员：高放，李一挥，李文涛，张鹏，安源，钟兴，翟雨微，
申请(专利权)人：长光卫星技术有限公司，
类型：发明
国别省市：吉林;22