基于高精度DSM的建筑物高程信息提取

王莉，馬紅，周智勇，柴潔

(重慶市勘測院，重慶 400020)

1 引言

隨著“數(shù)字城市”、“智慧城市”的發(fā)展，三維城市模型以其豐富的空間信息、真實直觀的實物表達(dá)方式，使用戶能夠在三維環(huán)境下對城市實體進(jìn)行瀏覽、分析和決策。目前，三維建筑模型作為城市模型的主體內(nèi)容，其高程數(shù)據(jù)來源主要包括地形圖和樓層、航空攝影測量數(shù)據(jù)和竣工測量數(shù)據(jù)等。由于數(shù)據(jù)源多樣化和現(xiàn)勢性的差異以及建模方式和人工干預(yù)等因素的影響，建筑物三維模型的高程精度受到嚴(yán)重影響。

建筑物作為城市區(qū)域的一個重要特征，如果沒有準(zhǔn)確高程信息，它在當(dāng)前的城市建設(shè)管理、數(shù)字城市建設(shè)、信息化建設(shè)、災(zāi)害應(yīng)急等方面的應(yīng)用都受到極大限制，尤其在城市規(guī)劃領(lǐng)域幾乎無用武之地［1，2］。為了推廣三維城市模型的應(yīng)用，準(zhǔn)確獲取其高程進(jìn)而構(gòu)建高精度的三維模型顯得尤為重要。在現(xiàn)有平面基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)中重新進(jìn)行立體測圖以獲取缺失的高程信息，勞動強(qiáng)度大，且效率低下;通過遙感立體成像技術(shù)或多向重復(fù)航拍來獲取不同拍攝角度的建筑物立體相對，利用立體像對之間的視差關(guān)系來計算建筑物高程信息，采集過程復(fù)雜，且效率低下;利用高分辨率SAR影像或機(jī)載LIDAR數(shù)據(jù)與遙感光學(xué)圖像融合來提取建筑物高程信息，設(shè)備昂貴，且采集過程復(fù)雜?？紤]到DSM(Digital Surface Model，即數(shù)字表面模型)具有豐富的建筑物高程信息，可以通過制作高精度DSM數(shù)據(jù)，將現(xiàn)有基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)和DSM數(shù)據(jù)相結(jié)合，進(jìn)而獲取建筑物的精確高程信息［3］。

2 基于像素工廠的DSM制作

DSM是反映城市信息的重要數(shù)據(jù)源之一，傳統(tǒng)基于航空攝影測量的DSM獲取主要借助全數(shù)字?jǐn)z影測量工作站來完成［4～6］，如VirtuoZo、Jx4、Mapmatrix等。這種自動匹配的結(jié)果與影像的質(zhì)量和點數(shù)相關(guān)，在城區(qū)建筑林立密集處，DSM突變情況較多，不能準(zhǔn)確反映建筑物表面形態(tài)。這就需要人工采集，工作量大，處理復(fù)雜，尤其是多面坡頂、塔頂?shù)葟?fù)雜建筑物的處理。

像素工廠是集自動化、集群式、分布式并行處理和遠(yuǎn)程管理于一體的高性能遙感影像數(shù)據(jù)自動化處理系統(tǒng)。像素工廠使用每個立體像對生產(chǎn)一個DSM影像數(shù)據(jù)，通過對子DSM數(shù)據(jù)進(jìn)行合并和過濾處理的自動化數(shù)據(jù)處理，再對DSM進(jìn)行微調(diào)和局部修正。使用像素工廠的 DSM編輯器提供的過濾器如:Interpolate DSM、DSM2DTM或Filter Elevation Image，對高程影像數(shù)據(jù)進(jìn)行快捷瀏覽和編輯處理，如圖1所示。

圖1 像素工廠DSM編輯器高程影像數(shù)據(jù)的編輯處理

繪制建筑物的外圈邊界過程中，建筑物內(nèi)部區(qū)域受到了過濾功能的影響，如圖2(a)所示;如果在過濾過程中，創(chuàng)建帶有孔的過濾多邊形，建筑物包圍的內(nèi)部區(qū)域?qū)⒉粫艿竭^濾功能的影響，如圖2(b)所示。在處理過程中，通過異常值探測處理來消除局部高程異常值。

圖2 DSM編輯器過濾高程影像處理

3 利用DSM提取建筑物高程

利用DSM數(shù)據(jù)提取建筑物高程信息，首先需要提取建筑物的有效輪廓，確定建筑物主體，然后分割DSM點云數(shù)據(jù)，獲得建筑輪廓范圍內(nèi)的有效DSM點集，再利用有效DSM點云計算出建筑物的高程信息。提取流程如圖3所示。

圖3 利用DSM提取建筑物高程流程

3.1 DSM數(shù)據(jù)獲取和建筑物輪廓信息提取

本文利用像素工廠DSM編輯器生成高精度DSM，分辨率為 0.4 m?？紤]充分利用現(xiàn)有測繪成果的1∶500地形圖，利用 1∶500數(shù)字線劃圖提取建筑物的輪廓信息，在 1∶500 DLG(數(shù)據(jù)格式為DGN)中提取建筑物矢量邊界，并進(jìn)行接邊處理、合并處理和構(gòu)面處理得到建筑物的精確輪廓信息，并將其轉(zhuǎn)化為Arc-GIS Shape File格式。利用DSM數(shù)據(jù)和精確的建筑物輪廓就可以提取建筑物高程。

3.2 改進(jìn)的最大似然提取建筑物高程信息

在眾多基于統(tǒng)計模式的分類方法中，采用有著嚴(yán)密理論基礎(chǔ)的最大似然法提取建筑物高程信息。最大似然法是基于Bayse判別，它要求數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布［7，8］。而建筑物有效輪廓范圍內(nèi)的DSM點云數(shù)據(jù)是近似正態(tài)分布，對于這種近似正態(tài)分布的遙感數(shù)據(jù)，以往通常按照高斯正態(tài)分布來處理［9］，處理結(jié)果欠佳。為此，本為采用一種改進(jìn)的最大似然方法來提取建筑物的高程信息，以提高高程信息的準(zhǔn)確度。

4 DSM建筑物高程提取實驗

4.1 建筑物輪廓精化處理

首先，為了提取精確的建筑物輪廓信息，將從地形圖上得到的輪廓信息內(nèi)縮4個像素，如圖4所示。這樣做有以下目的:①消除 1∶500地形圖和DSM影像數(shù)據(jù)之間的套合誤差;②減小噪聲無值區(qū)的影響;③排除建筑物頂部邊緣女兒墻的影響。

圖4 建筑物輪廓精化處理

4.2 確定建筑物頂部類型

將精化處理后的建筑物輪廓視為有效輪廓，提取有效輪廓內(nèi)的點云數(shù)據(jù)。統(tǒng)計分析有效點云的高程值，并根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果判定建筑物頂部類型，如圖5所示，如果統(tǒng)計類型滿足圖中虛線的分布情況，則判定為帶電梯井的建筑物，如果統(tǒng)計類型滿足圖中實線的分布情況，則判定為普通平頂型建筑物。

圖5 建筑物高程信息分布情況

4.3 提取不同頂部類型的高程

根據(jù)3.2統(tǒng)計的結(jié)果，分別提取不同類型的建筑物高程信息。針對帶電梯井的建筑物，需要統(tǒng)計主體建筑的高度和電梯井的高度。通過計算的每個高程點云分布概率，設(shè)定閾值?，提出比例小于?的點云高程值，比例大于?的點云高程值參與計算，通過最大似然法提取主體建筑物的高程，假定提取到的主體建筑物高程為H0。利用提取到的主體建筑物高程，設(shè)置電梯井的高度為h(本文涉及的重慶地區(qū)建筑電梯井設(shè)置為 4 m～15 m);剔除DSM中高程值小于H0的點云值，高程值大于H0的點云參與計算，利用最大似然發(fā)提取電梯井的高度，設(shè)定為Hj。通過這種改進(jìn)的最大似然法提取到的H0和Hj分別為主體建筑物的高程和電梯井高程。

針對普通平頂型的建筑物，即有效點云分布滿足圖5中實線分布的情況，可以判定其基本符合高斯正態(tài)分布，直接采用最大似然值計算有效點云內(nèi)的高程，計算結(jié)果H即為普通平頂型建筑物的高程值。

5 實驗結(jié)果及分析

本文選取的實驗區(qū)為重慶市江北片區(qū)和渝北部分區(qū)域區(qū)域覆蓋面積 32 km2，如圖6所示，建筑物總面積 7.01 km2，建筑物總個數(shù) 40 305個。實驗通過像素工廠生成的區(qū)域高精度DSM(如圖7所示)，分辨率為 0.4 m，影像大小為 653 M，生成耗時為 53.7 h。通過本文設(shè)計的程序提取 40 305個建筑物的高程信息耗時為 3.8 h。

精度分析通常采用更高精度的數(shù)據(jù)驗證或?qū)嵉仳炞C［10］方式完成。本文采用立體模型采集方式獲取的高程和RTK動態(tài)測量的高程精度驗證本文提取結(jié)果。首先，隨機(jī)抽取20個建筑物，采用外業(yè)RTK實測方式和內(nèi)業(yè)立體模型采集檢驗提取精度，分析結(jié)果如表1所示。

圖6 實驗區(qū)域建筑物輪廓提取結(jié)果

圖7 實驗區(qū)域高精度DSM影像

立體模型采集高程精度分析 表1

通過表1的精度分析結(jié)果可以看出，20個樣本中，立體采集模式提取的建筑物高程與RTK實測高程相差不大，最大差值為 0.55 m，中誤差為 0.35 m，說明立體模型采集的高程十分準(zhǔn)確，可以作為精度評定的依據(jù);將DSM提取的高程與RTK實測精度進(jìn)行比較，最大誤差為 1.8 m，中誤差為 0.57 m，證明在少量樣本監(jiān)測中，DSM提取的建筑物高程比較準(zhǔn)確。

根據(jù)表1的分析結(jié)果可知，立體模型采集方式提取的高程信息十分準(zhǔn)確，可以作為精度評定的依據(jù)。在試驗區(qū)中，為了驗證本文提取精度的可靠性，再隨機(jī)抽取200個建筑物，通過內(nèi)業(yè)立體采集模式獲得200個建筑物的高程信息，將采集結(jié)果與本文計算結(jié)果進(jìn)行對比分析，分析結(jié)果如表2所示。由表2的分析結(jié)果可以看出，本文通過高精度DSM提取到的建筑物高程信息最大誤差為 1.99 m，中誤差為 0.61 m，整體精度控制在亞米級。

RTK實測精度分析 表2

6 結(jié)論

本文闡述的方法能批量提取一定區(qū)域范圍內(nèi)的建筑物高程信息，對于建筑物的主體高度的整體精度達(dá)到亞米級，可以用于批量修正三維建筑模型，大大降低了人工檢查模型的勞動強(qiáng)度，節(jié)約了三維建模的成本。如果將此方法推廣應(yīng)用，對城市的管理與規(guī)劃、消防救災(zāi)等與建筑物高度密切相關(guān)的領(lǐng)域?qū)⑵鸬胶艽蟮耐苿幼饔谩?/p>

根據(jù)DSM數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢性，本方法可以拓展應(yīng)用于不同的領(lǐng)域。如果DSM數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢性高于建筑物三維模型的源數(shù)據(jù)，可以利用本文方法檢測建筑物的拆除和新建情況;如果DSM數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢性與建筑物三維模型的源數(shù)據(jù)相差不大，本方法可以用來檢查和糾正建筑物模型的高度。本文通過充分挖掘DSM數(shù)據(jù)，將DSM數(shù)據(jù)與城市三維模型有機(jī)鍥合在一起，促進(jìn)了城市三維模型的建設(shè)與應(yīng)用，同時也促進(jìn)了智慧城市的建設(shè)。

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