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公开(公告)号：CN102521884A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110423560.4
申请日：2011-12-16
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/10
Abstract: 本发明属于影像处理方法领域，公开了一种基于LiDAR数据与正射影像的3维屋顶重建方法。本方法包括以下步骤：（1）基于三角形簇的LiDAR点屋顶面片分割；（2）基于LiDAR数据与正射影像的屋脊线提取；（3）3维屋顶模型重建。本方法面向3维屋顶模型精细重建的需求，集成LiDAR数据与高分辨率影像，综合利用LiDAR数据高程特性与影像高分辨率特性的互补优势，以“屋顶面片分割-屋脊线提取-3维屋顶模型重建”为主线，实现了基于三角形簇的LiDAR点屋顶面片分割算法、基于LiDAR数据与正射影像的屋脊线提取算法，形成了一种3维屋顶模型重建的新方法，实验证明本方法建模的自动化程度高，正确性和完整性较高、定位精度较高，符合实际应用需求。
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公开(公告)号：CN102032903A
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN201010567507.7
申请日：2010-12-01
Applicant: 南京大学
IPC: G01C11/04
Abstract: 本发明公开了基于Landsat数据源的珊瑚岛礁遥感信息自动提取方法，属于遥感影像地物自动提取领域。其步骤为：遥感影像辐射定标；基于图像的遥感影像大气校正；对遥感影像进行MeanShift滤波，消除条带和椒盐噪声；对影像第5波段进行直方图阈值分割，区分非高潮高地和高潮高地；对于高潮高地区分陆地植被和灰沙/建筑；对于非高潮高地，区分低潮高地和非干出质底；对于低潮高地区分海藻/海草和浅水珊瑚；对于非干出质底区分深水珊瑚和开放水体。本发明能够分阶段逐层次分解地提取出陆地植被、灰沙/建筑、海藻/海草、浅水珊瑚、深水珊瑚5种珊瑚岛礁覆盖类型及开放水体背景信息，实验表明，本发明提取精度较高，能够有效改善珊瑚岛礁遥感调查与监测的效率。
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公开(公告)号：CN102521884B
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201110423560.4
申请日：2011-12-16
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/10
Abstract: 本发明属于影像处理方法领域，公开了一种基于LiDAR数据与正射影像的3维屋顶重建方法。本方法包括以下步骤：（1）基于三角形簇的LiDAR点屋顶面片分割；（2）基于LiDAR数据与正射影像的屋脊线提取；（3）3维屋顶模型重建。本方法面向3维屋顶模型精细重建的需求，集成LiDAR数据与高分辨率影像，综合利用LiDAR数据高程特性与影像高分辨率特性的互补优势，以“屋顶面片分割-屋脊线提取-3维屋顶模型重建”为主线，实现了基于三角形簇的LiDAR点屋顶面片分割算法、基于LiDAR数据与正射影像的屋脊线提取算法，形成了一种3维屋顶模型重建的新方法，实验证明本方法建模的自动化程度高，正确性和完整性较高、定位精度较高，符合实际应用需求。
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公开(公告)号：CN102073879B
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201010568737.5
申请日：2010-12-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的海岸海洋遥感影像特征地类的识别方法，属于半自动遥感影像识别领域。其步骤为：为每一类特征地物选取标记样本；构建面向对象的遥感影像的分割结果；计算出所有样本像元隶属于各特征地类的初估概率值，计算出样本数据在归为各个特征地类分量的概率；使用特征空间规则对概率图像进行修正；判定其所属特征地类，实现特征地类的识别，并输出识别结果图。本发明结合了先验知识与数据的统计特性，能够用地学先验知识引导数据挖掘过程，实践证明，该算法够能有效地进行遥感影像分类，得到比较满意的结果，并具有高效率、高精度的特点，能够直接应用于国家各级基础地理信息数据库遥感专题信息的维护与更新。
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公开(公告)号：CN102004922B
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201010566913.1
申请日：2010-12-01
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于骨架特征的高分辨率遥感影像飞机提取方法。其包括以下步骤：选择基于嵌入置信度的遥感影像边缘检测算法进行边缘检测，实现基于嵌入置信度的遥感影像边缘检测算法；地物目标边缘的矢量化；用基于约束Delaunay三角网的算法从地物的矢量边缘提取出地物骨架基线；基于二叉树结构的目标主骨架提取算法；飞机目标主要骨架特征分析；飞机目标的自动识别方法实现。本发明实现了飞机目标的自动识别与提取，取得了较好的识别提取效果。飞机目标骨架特征具有旋转不变性、与其他地物的较高区分度等优良特性；实现了自高空间分辨率遥感影像中高效、精确提取地物目标的矢量边缘；实现了改进的目标主骨架提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102520401A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110432421.8
申请日：2011-12-21
Applicant: 南京大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明公开了一种基于LiDAR数据的建筑物区域提取方法，属于LiDAR数据提取建筑物的方法领域。其步骤包括：LiDAR数据前期处理；对原始LiDAR数据重采样；反向迭代数学形态学滤波；分离建筑物与密集树木。本发明直接对3D点云数据进行处理，而不是将点云转化为深度图像，避免了转化过程中信息的损失和转化过程中增加的计算量；同时通过反向渐进迭代使用不同窗口进行数学形态学滤波操作，基本消除了地形起伏对数学形态学滤波中建筑物提取的影响，能取得较高的提取精度；本发明能够从大范围的LiDAR数据中快速、准确地提取出属于建筑物区域的LiDAR点，能够为城市的三维建模提供可靠的数据支持。
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公开(公告)号：CN102496185A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110417845.7
申请日：2011-12-14
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明公开了基于多分辨率遥感影像离散点融合的DEM构建方法，属于DEM构建领域。其步骤为：（1）将卫星成像时刻的水边线根据其遥感影像分辨率进行等间隔离散；（2）分别合并离散的等距潮位点，根据低空间分辨率遥感影像分辨率构建参考格网；（3）遍历低空间分辨率影像中的所有格网进行中值滤波；（4）以对应格网内中值滤波后的低空间分辨率影像离散点进行填充，最后在ArcGIS中实现融合；（5）利用线性内插构建最终的DEM结果。本发明提高了现有中低分辨率遥感影像离散点DEM构建的正确率，同时也提高了DEM构建的时间空间分辨率，能够快速、准确地从多期水边线数据中构建精确的DEM，降低了基础地理信息数据库的更新成本，提高了数据更新的效率。
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公开(公告)号：CN102436679A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201110423561.9
申请日：2011-12-16
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明属于中分辨率遥感影像离散点DEM构建方法领域，公开了一种基于中值滤波的中分辨率遥感影像离散点DEM构建方法。它包括以下步骤：步骤1：计算卫星成像时刻潮高信息；步骤2：离散卫星成像时刻提取的矢量水边线，步骤3：合并上述步骤离散的等距潮位点，根据遥感影像分辨率构建中值滤波的参考格网，并对所有离散的等距潮位点进行标号，标明其所属格网ID；步骤4：遍历所有格网；步骤5：在中值滤波结果的基础上利用线性内插构建最终的DEM结果。本发明的方法通过中值滤波的方法有效地利用了落在格网内所有离散点的高程信息，提高了离散点高程精度。
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公开(公告)号：CN102004922A
公开(公告)日：2011-04-06
申请号：CN201010566913.1
申请日：2010-12-01
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于骨架特征的高分辨率遥感影像飞机提取方法。其包括以下步骤：选择基于嵌入置信度的遥感影像边缘检测算法进行边缘检测，实现基于嵌入置信度的遥感影像边缘检测算法；地物目标边缘的矢量化；用基于约束Delaunay三角网的算法从地物的矢量边缘提取出地物骨架基线；基于二叉树结构的目标主骨架提取算法；飞机目标主要骨架特征分析；飞机目标的自动识别方法实现。本发明实现了飞机目标的自动识别与提取，取得了较好的识别提取效果。飞机目标骨架特征具有旋转不变性、与其他地物的较高区分度等优良特性；实现了自高空间分辨率遥感影像中高效、精确提取地物目标的矢量边缘；实现了改进的目标主骨架提取。
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公开(公告)号：CN102496185B
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201110417845.7
申请日：2011-12-14
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明公开了基于多分辨率遥感影像离散点融合的DEM构建方法，属于DEM构建领域。其步骤为：（1）将卫星成像时刻的水边线根据其遥感影像分辨率进行等间隔离散；（2）分别合并离散的等距潮位点，根据低空间分辨率遥感影像分辨率构建参考格网；（3）遍历低空间分辨率影像中的所有格网进行中值滤波；（4）以对应格网内中值滤波后的低空间分辨率影像离散点进行填充，最后在ArcGIS中实现融合；（5）利用线性内插构建最终的DEM结果。本发明提高了现有中低分辨率遥感影像离散点DEM构建的正确率，同时也提高了DEM构建的时间空间分辨率，能够快速、准确地从多期水边线数据中构建精确的DEM，降低了基础地理信息数据库的更新成本，提高了数据更新的效率。
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