基于Bayer真彩色数字航片的房屋倒塌自动识别方法研究

Bayer真彩色主要通过在单片CCD或CMOS覆盖彩色滤波阵列的方法获取彩色，单个像元的彩色是通过相邻像元不同通道的灰度值插值而来。目前无人机遥感系统、SWDC机载遥感系统等用于灾害应急和灾后评估的设备平台获取的影像都是Bayer真彩色。应用机载遥感影像获取的Bayer真彩色影像进行房屋倒塌的自动识别是灾害应急和灾害评估的重要理论和方法基础。本课题将针对Bayer真彩色数字航片的特点，利用不同的Bayer彩色复原算法在遥感地物的适用性，探究生成RGB和基于能量模拟全色的四通道影像的方法。在多通道多尺度窗口和真彩色空间的支持下，快速提取面积、形状、边缘密度、对象破碎度等受房屋倒倒塌影像较大的纹理特征参数的方法。应用数字航片的高重叠率，提取高密度数字表面模型作为房屋倒塌自动识别的辅助数据，利用多尺度分割与纹理分析的方法，在、纹理参数自动提取、纹理变化分析的基础上，实现房屋倒塌率的快速自动识别。

本课题立题背景主要有两大支撑，一是航空影像成为进行土地覆盖监测、灾害应急、环境监测等多领域遥感数据的主要来源之一。如无人机航空遥感入选2014年美国评选出的地理信息领域10大事件。二是自2008年汶川地震无人机对北川倒塌城区数据的获取和专题图生成的工作以来，包括无人机在内的航空遥感手段越来越成为重大自然灾害后获取灾后遥感数据的最有效和主要的手段。课题主要进展包括以下四个方面，一是采用wallis滤波和距离权增强的算法，能够有效地快速消除Bayer影像的拼接缝，针对航空遥感经常采用的传感器自带的彩色生成算法，通过对比常见的彩色重建算法，采用定量指标和层次分析定性评价给出了各重建算法在不同地物特别是建筑物分类提取的精度差别，建议采用raw格式进行航空bayer真彩色的影像获取，以满足针对不同应用采用不同彩色复原算法的目的。二是针对航空bayer真彩色影像分辨高、获取环境与参数变化大、波段少等问题，根据Bayer真彩色遥感影像成像变化特点出发，分析不同的彩色描述符不变性，提出了评价方法以及评价标准。通过理论和试验分析表明，彩色描述符对Bayer真彩色航空影像特征匹配有较好的适用性，并进一步证明了不同地物属性影像在特征匹配时有不同的最优彩色描述符。从总体来说，在没有关于数据先验知识情况下，RGBSIFT算法效果最优。三是针对Bayer真彩色无人机影像最优分割空间的选择问题，引入多目标约束理论来解决多指标评定不一致的问题。根据拓扑、光谱面积匹配、几何三个参数，引入多目标约束理论建立多目标约束函数，确定不同彩色空间的最优分割尺度。在此基础上，建立多目标约束函数综合分析分割效果，获取不同类型建筑物的最优分割空间。结果表明：不同类型建筑最优分割空间有一定差异，I1I2I3对于平房分割效果较好，YCbCr对于瓦房的分割有一定的优势，但仅有I1I2I3彩色空间对于所有建筑的综合分割效果较好，为适宜分割的最优彩色空间。四是针对bayer真彩色用于分类和信息提取的光谱信息不足的问题，利用bayer真彩色影像具有高度的重叠产生高密度视差图。将高重叠率的bayer真彩色影像产生的高密集视差图以及在此基础上衍生的其他信息，如坡度图等，可以作为影像分割的参与信息，对于建筑物提取的问题，采用了多种特征进行，如何和周边对象的高差、坡度以及将一些像素级的建筑指数也改进为对象级建筑物指数，取得较好的结果。