立体VHR图像中建筑物检测：高程共配准与分类归一化的关键策略

本文主要探讨了在非常高的分辨率（Very High Resolution, VHR）遥感图像中进行建筑物检测的关键技术，特别是在建筑物识别过程中如何有效地整合光学高程数据和地面高程信息。高分辨率图像能够提供精细的细节，但为了准确地检测建筑物，尤其是在复杂的城市环境中，需要确保图像与地面实际情况相匹配。 首先，"光学高程数据共配准"是文章的核心部分。它涉及创建一个密集的立体高程数据集，通过匹配图像中的特征点与对应的地面控制点，实现高精度的坐标空间同步。这一过程旨在消除因传感器差异、大气条件和姿态变化等因素引起的图像与高程数据之间的空间不一致性，确保后续建筑物检测的准确性。 共配准完成后，文章引入了"基于分类的高度归一化"方法。这种方法利用地形级别的分类信息，如地形类型、植被覆盖等，对共同注册后的海拔数据进行标准化处理。通过这种方法，可以去除地形复杂性对建筑物检测的影响，使高程数据更专注于反映建筑物的高度特征，从而提高建筑物检测的可靠性。 研究者阿拉尔丁·苏利曼和云张博士在《远程 sensing》杂志2017年6期上发表的文章详细描述了他们的实验过程和结果。他们开发的算法在实际应用中表现出色，实现了94%的精确检测率，这意味着80%的整体检测结果质量得到了提升。这表明他们的方法对于提升基于立体高程数据的建筑物检测性能具有显著效果，特别适用于VHR遥感图像分析。 本文的研究对于改进高分辨率遥感数据处理技术，特别是在城市规划、灾害监测和环境评估等领域具有重要意义，为建筑物在VHR图像中的高效自动检测提供了重要的理论支持和技术手段。