激光雷达与多光谱图像结合的住宅建筑自动检测技术研究

这些技术是通过Matlab进行开发实现的。以下是这些技术的主要步骤和相关知识点： 1. 生成建筑掩膜：这是自动检测建筑物的第一步，主要使用LIDAR数据。具体来说，是应用高度阈值将点云数据划分为地面点和非地面点，这两类点分别用于生成主要和次要的建筑掩膜。这里的"点云"是指由LIDAR系统获取的，包含成千上万的点，每个点都包含x、y、z坐标以及可能的反射率值的集合。 2. 线提取：这是从主要建筑物掩膜中提取建筑物周围线的过程。这些线是建筑物边缘的重要特征，对于建筑物的识别和定位至关重要。 3. 形成初始/候选建筑物和扩展建筑物：这一步骤首先使用提取的线形成初始建筑物。然后，根据不同的技术，使用来自多光谱图像的NDVI（归一化植被指数）和/或熵来扩展候选建筑物。NDVI是一种常用的植被指数，用于分析和评估植被的生长状况，通过植被与非植被区域的区分可以辅助建筑物的检测。 4. 移除树木：由于树木的形状和高度可能与建筑物相似，因此需要一组规则来移除这些干扰。这些规则可能基于高度、形状和颜色等特征进行判断。 这些步骤的详细算法和研究可以在以下两篇论文中找到： 1. M. Awrangjeb、M. Ravanbakhsh 和 CS Fraser，“使用激光雷达数据和多光谱图像自动检测住宅建筑”，ISPRS 摄影测量和遥感杂志，65(5)，457-467，2010 年 9 月。 2. M. Awrangjeb，C。Zhang和CS Fraser，“复杂场景中的建筑物检测，通过有效地将建筑物与树木有效隔离”。 该资源的标签是"matlab"，表明这些技术是通过Matlab软件进行开发的。Matlab是MathWorks公司推出的一款高性能数值计算和可视化软件，广泛应用于工程、科学和数学等领域。 最后，资源文件的名称是"Building_detection_crcsi.zip"，这表明这是一个包含建筑物检测相关代码和数据集的压缩文件包。CRCSI可能是该资源所属项目或机构的缩写或特定标识。"zip"格式是一种常用的压缩文件格式，能够有效减小文件大小，方便文件的存储和传输。"