基于倾斜摄影和图像识别技术实现乡村风貌管理的方法

技术领域

本发明涉及乡村风貌管理技术领域，具体涉及一种基于倾斜摄影和图像识别技术实现乡村风貌管理的方法。

背景技术

我国大部分农村都拥有悠久的历史和文化特色，在经过快速工业化和城市化的洗礼后，我国乡村面貌发生了巨大的改变。虽然大多数县市组织编制了村庄规划、农房建筑标准图集等指导村庄建设，对建筑风貌进行引导和管控，但在村庄建设管理落实上衔接仍然不足，难以实现有效实施。因此，探索乡村风貌的有效管理方法尤为重要。

目前村庄风貌管理工作由于乡村布局分散、点多面广，需要耗费大量人力物力进行调查，管理工作开展较为繁琐，定期监测管理工作更是难上加难，违法建设、虚报指标、随意建设的情况时常发生，因此，村庄建设管理工作存在数据匮乏、管理力量薄弱、监管难度大等管理问题。

目前普遍利用遥感技术进行村庄的规划建设管理，拍摄高分遥感影像对乡村用地类型进行划分和规划管理，但该方法存在以下两个问题，一是高分遥感影像的数据精度不足，难以实现村级建筑、构筑物等小尺寸建设的管理，二是高分遥感影像为二维影像，对建筑立面风格、高度、材质等维度的建筑风貌方面存在数据缺失，不便于建筑风貌管理，因此基于遥感影像的村庄建设管理仍存在一定的局限性。

发明内容

有鉴于此，为了克服乡村风貌管理上数据空缺、管理量大、监管难度大等问题，本发明提供了一种基于倾斜摄影和图像识别技术实现乡村风貌管理的方法，以实现对乡村风貌进行高效、科学地管理。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种基于倾斜摄影和图像识别技术实现乡村风貌管理的方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：采用无人机倾斜摄影拍摄村庄，并设定地面RTK校准点和检查点；基于无人机拍摄数据和RTK数据对村庄进行数据计算处理，得到村落三维实景模型和数字正射影像图；

步骤S2：将三维实景模型、正射影像图在GIS空间地理信息系统中进行空间坐标体系的转换与校正，使得两者坐标系重合；

步骤S3：在影像分析软件中将数字正射影像图进行监督分类，对数字正射影像图进行自动化初步切割，对数字正射影像图中的建筑、构筑物等建设元素进行样本选取，通过样本的颜色、光谱波段比率、高程、高差、形状、长宽比样本特征参数的综合识别与训练，对正射影像图进行“重分类”，导出具有分类属性的格栅图；

导出的具有分类属性的格栅图包括建筑物、植被、地面、水体不同属性；其中，对地面属性格栅图进行抽取样点，基于样点自动拟合生成曲面，即为数字高程模型DEM；

步骤S4：基于建筑物属性的格栅图，提取并优化各个建筑边界线，并根据该优化后的建筑边界线对已在GIS中位置校准对齐的三维实景模型和正射影像图进行各建筑的提取和编号，初步创建建筑档案；

步骤S5：基于分离出的各建筑的实景模型与优化后的建筑边界线，对建筑物质空间数据进行提取，构建村庄建筑物质空间数据库；

具体地，对分离出的各建筑三维实景模型，将其转化为三维空间点云模型，并利用点云分析软件对建筑高度(H

所述建筑高度(H

步骤S6：基于村庄建筑物质空间数据库，对村庄风貌参数要素进行总体统计和分析，计算建筑长宽比、高度、间距、色彩、屋顶坡度的参数均值，即为该村落的建筑风貌参考参数，便于县域、市域等编制农房建设图集；同时可对提交新建申请的建筑风貌进行自动初步判别和审批；

对提交新建建筑风貌进行自动初步判别和审批的方法为：利用图像识别技术对提交申请的建筑平面图、立面效果图等图像进行智能分割和识别，提取长宽高、材质色彩、屋顶形式等，并基于建筑风貌参数进行评价值计算；

步骤S7：利用无人机定期拍摄生成村庄三维实景模型与正射影像图，通过以上S1-S5方法建立最新村庄建筑模型与图斑，并与原始村庄数据库进行对比发现变化；然后基于建筑风貌参数对发生变化的建筑进行评价值计算(同步骤S6)，根据该评价值评估变化图斑的协调性；对协调度低的建筑进行定位和放大，发送至监管部门人员，实现对村落建筑风貌的立体监督管理。

所述步骤S4中，提取并优化建筑边界线的方法为：

获取建筑物属性的格栅图的图斑，将图斑边界线置入XY二维坐标系，通过中心切分成4个方向边，提取各个边按50％的密度取样本点，分别读取其X、Y值，并计算X总和(∑X)，Y值总和(∑Y)，X*Y值总和(∑X*Y)，X*X值总和(∑X*X)，Y*Y值总和(∑Y*Y)，带入以下两个公式计算回归线斜率b和相关因子a：

由此获得回归直线，依次对四边进行线性回归计算，并组合成闭合的建筑边界线，形成最优建筑边界线。

所述步骤5中，

对建筑高度参数进行分析的方法为：将提取的建筑点云模型与村落数字高程模型DEM进行点云距离计算，由于立面上点云高度不一，而屋顶层点云基本均为同一高度，故距离计算结果的峰值为建筑屋顶高度值(H

对建筑屋顶坡度进行分析的方法为：将提取的建筑点云模型进行点与点之间的空间角度计算，由于立面上点云基本均为垂直方向(∠γ0＝90°)，而屋面上的点云则呈现出平行于地面角度(∠γ0＝0°)或带有一定角度(∠γ0＜60°)，因此，去除90度峰值外的角度峰值为屋面坡度(i

对建筑立面材质色彩进行分析的方法为：将提取的建筑点云模型在点云分析软件中进行XYZ轴的旋转使其建筑立面与空间轴面相平行，并导出建筑立面正投影图像，利用图像识别软件对立面进行智能切割，提取立面色块色彩值RGB(R

基于优化后的建筑边界线对建筑长度(L

所述风貌评价值得计算方法如下：

建筑风貌评估值Y

其中：

高度评价值为：

屋顶形式评价值为：如果10°＜i

颜色评价值为：

平面形态评价值为：

建筑间距评价值为：

采用上述方案后，本发明构建了一个较为系统的方法便于对乡村建设风貌进行管理，具有高效性、科学性、低成本等多项优点；既可以快速采集和识别乡村建设情况，实现乡村建设的多维度管理和风貌控制标准制定，搭建起乡村建设管理系统，克服传统建设遥感监测系统缺失的风貌维度方面的管理，本发明又可以便捷、高效地完成村庄风貌情况的动态更新，实现村庄风貌的动态监管。

本发明优化了基于倾斜摄影和图像分割技术对建筑范围线的提取，通过线性回归计算方式交叉形成回归边界线，避免了点云模型由于数据采集误差带来的建筑轮廓范围不平整问题，简化形成更符合测绘标准的具有矢量属性的图形，也使得建筑物的图像和模型与形态数据提取更加准确。

附图说明

图1是本发明提供的基于倾斜摄影和图像识别技术实现乡村建设管理的方法流程示意；

图2是基于监督分类提取的建筑格栅图与建筑边界线；

图3是基于建筑边界点云作回归计算形成的建筑边界线；

图4是基于图像分割提取的村落风貌色彩参数取值；

图5是基于XYZ轴校正提取的建筑立面正投影图像。

具体实施方式

如图1所示，本发明揭示了一种基于倾斜摄影和图像识别技术实现乡村风貌管理的方法，其包括以下步骤：

步骤S1：现场勘察目标村庄整体情况，根据村域的范围规划无人机飞行航线及飞行参数进行倾斜拍摄，设定地面RTK校准点和检查点；基于无人机拍摄数据和RTK数据对村庄进行三维实景建模处理，得到村庄三维实景模型和数字正射影像图。

步骤S2：将三维实景模型、正射影像图在GIS空间地理信息系统中进行空间坐标体系的转换与校正，使得两者坐标系重合。

步骤S3：在影像分析软件(例如eCongnition)中将数字正射影像图进行监督分类，对数字正射影像图进行自动化初步切割，对数字正射影像图中的建筑、构筑物等建设元素进行样本选取，通过样本的颜色、光谱波段比率、高程、高差、形状、长宽比等样本特征参数的综合识别与训练，对正射影像图进行“重分类”，导出具有分类属性的格栅图，具体如图2所示。

导出的具有分类属性的格栅图包括建筑物、植被、地面、水体等不同属性。其中，对地面属性格栅图进行抽取样点，基于样点自动拟合生成曲面，即为数字高程模型DEM。其中，对具有同一属性的格栅图合并，可形成耕地、林地、草地、建设用地、交通用地、水域等现状地类图。

步骤S4：基于建筑物属性的格栅图，提取并优化各个建筑边界线，并根据该优化后的建筑边界线对已在GIS中位置校准对齐的三维实景模型和正射影像图进行切割，对各建筑的提取和编号，初步创建建筑档案。

本实施例中，提取并优化建筑边界线的方法为：获取建筑物属性的格栅图的图斑，将图斑边界线置入XY二维坐标系，通过中心切分成4个方向边，提取各个边按50％的密度取样本点，分别读取其X、Y值，并计算X总和(∑X)，Y值总和(∑Y)，X*Y值总和(∑X*Y)，X*X值总和(∑X*X)，Y*Y值总和(∑Y*Y)，带入以下两个公式计算回归线斜率b和相关因子a：

由此获得该方向边的回归直线，依次对四边进行线性回归计算，并组合成闭合的建筑边界线，形成最优建筑边界线，如图3所示。

由于倾斜摄影建模技术建模局限性、与图像分割技术参数判别的误差性，所以导致基于步骤S3图像监督分类方法提取的建筑属性的格栅图具有一定的不平整度，与现实中以及测绘行业中的地形测绘图建筑边界线标准(平滑曲线或平整的直线)不一致。故本发明利用回归计算方式取各条边的回归线并组合形成建筑边界线。

步骤S5：基于分离出的各建筑的实景模型与优化后的建筑边界线，对建筑物质空间数据进行提取，构建村庄建筑物质空间数据库。

具体地，对分离出的各建筑三维实景模型，将其转化为三维空间点云模型，并利用点云分析软件对建筑高度(H

其中，对建筑高度参数进行分析的方法为：将提取的建筑点云模型与村落数字高程模型DEM进行点云距离计算，由于立面上点云高度不一，而屋顶层点云基本均为同一高度，故距离计算结果的峰值为建筑屋顶高度值(H

对建筑屋顶坡度进行分析的方法为：将提取的建筑点云模型进行点与点之间的空间角度计算，由于立面上点云基本均为垂直方向(∠γ0＝90°)，而屋面上的点云则呈现出平行于地面角度(∠γ0＝0°)或带有一定角度(∠γ0＜60°)，因此，去除90度峰值外的角度峰值为屋面坡度(i

如图5所示，对建筑立面材质色彩进行分析的方法为：将提取的建筑点云模型在点云分析软件中进行XYZ轴的旋转使其建筑立面与空间轴面相平行，并导出建筑立面正投影图像，利用图像识别软件(如eCongnition)对立面进行智能切割，提取立面色块色彩值RGB(R

对建筑长宽、间距的分析方法为：基于优化后的建筑边界线对建筑长度(L

步骤S6：基于村庄建筑物质空间数据库，对村庄风貌参数要素进行总体统计和分析，计算建筑长宽比、高度、间距、色彩、屋顶坡度等参数均值，即为该村落的建筑风貌参考参数，便于县域、市域等编制农房建设图集；同时可对提交新建申请的建筑风貌进行自动初步判别和审批。对提交新建建筑风貌进行自动初步判别和审批的方法为：利用图像识别技术对提交申请的建筑平面图、立面效果图等图像进行智能分割和识别，提取长宽高、材质色彩、屋顶形式等，并基于建筑风貌参数进行评价值计算，风貌评价值得计算方法如下：

建筑风貌评估值Y

其中：

高度评价值为：

屋顶形式评价值为：如果10°＜i

颜色评价值为：

平面形态评价值为：

建筑间距评价值为：

监管部门人员可以根据新建建筑的风貌评价值决定是否批准建设该建筑，对不予以通过的方案退回整改设计稿。

步骤S7：利用无人机定期拍摄生成村庄三维实景模型与正射影像图，通过以上S1-S5方法建立最新村庄建筑模型与图斑，并与原始村庄数据库进行对比发现变化；然后基于建筑风貌参数对发生变化的建筑进行评价值计算(同步骤S6)，根据该评价值评估变化图斑的协调性，例如，当评价值低于某一阈值时，视为协调性低。对协调度低的建筑进行定位和放大，发送至监管部门人员，实现对村落建筑风貌的立体监督管理。

本发明总结村落建筑风貌参数，通过参数对变化点进行风貌协调评估，筛掉因居民生活或植被生长变化或立面提升等原因形成的变化，提前预判风貌协调度，减少风貌控制管理的实地校验工作。即本发明在通过对比变化后，从风貌参数对变化建筑进行评分，以及提取变化图片，让工作人员减少实地监管工作量。

综上，本发明构建了一个较为系统的方法便于对乡村建设风貌进行管理，具有高效性、科学性、低成本等多项优点；既可以快速采集和识别乡村建设情况，实现乡村建设的多维度管理和风貌控制标准制定，搭建起乡村建设管理系统，克服传统建设遥感监测系统缺失的风貌维度方面的管理，本发明又可以便捷、高效地完成村庄风貌情况的动态更新，实现村庄风貌的动态监管。

本发明优化了基于倾斜摄影和图像分割技术对建筑范围线的提取，通过线性回归计算方式交叉形成回归边界线，避免了点云模型由于数据采集误差带来的建筑轮廓范围不平整问题，简化形成更符合测绘标准的具有矢量属性的图形，也使得建筑物的图像和模型与形态数据提取更加准确。

以上所述，仅是本发明实施例而已，并非对本发明的技术范围作任何限制，故凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。