随着数字化城市建设的迅速发展,利用遥感影像获取城市建筑物高度信息对数字城市的规划、建设和发展具有重要意义,尤其是从高分遥感影像上提取建筑物三维信息,包括建筑物平面特征及高度信息,成为近年来学者们研究的热点内容。本文从光谱特征和几何特征等方面分析建筑物阴影,结合建筑物自身的空间位置、分布密度、形状等特征对建筑物进行场景分类;并针对高分遥感影像,提出一种将影像多特征融合与基于规则的面向对象相结合的建筑物阴影检测方法。在此基础上,建立了多场景城市建筑物高度反演模型。在上述理论和技术支撑下,以西安市典型小区为例,基于Wordview-3高分遥感影像和无参数信息的Google Earth高分辨率遥感影像,开展了基于高分影像的不同场景建筑物高度信息反演实例研究,取得以下研究成果:(1)结合高分遥感影像中建筑物及其阴影的场景复杂度、空间位置、分布密度、形状等特征进行建筑物场景分类,进而检测建筑物阴影,并提取阴影特征线长度。在此基础之上,通过分析建筑物阴影与太阳方位角、太阳高度角、卫星方位角、卫星高度角、建筑物所处场景复杂度、地形等因素之间的几何函数关系,构建了不同场景下的城市建筑物高度反演技术体系。(2)利用一种影像多特征分量与基于规则的面向对象相结合的方法检测典型建筑物阴影。该方法不仅可以有效地削弱植被、水体及深色地物对检测结果的干扰,而且可以剔除非建筑物阴影,所获得的建筑物阴影无细小图斑,斑块完整,整体准确度较高,可以较好的保留所需信息,其中简单场景建筑物阴影检测的精度高达94.7%,而复杂地形的建筑物阴影检测精度仅为54.1%。在此基础上,选取渔网法提取建筑物阴影特征线长度,并与人工提取的阴影特征线长度进行对比分析,结果表明:使用渔网线所提取到的长度值整体偏高,但与人工提取的绝对误差均在0～1m之间,可用于获取阴影特征线长度。(3)基于本文建立的反演模型实现建筑物高度反演,以渔网法和人工量测的方式获取阴影特征线长度,基于反演模型得到符合实际精度要求的建筑物占比分别为84.6%、92.3%;基于比例系数反演方法所得结果中,Wordview-3影像简单场景中符合实际精度要求的建筑物占比分别为73.7%、89.5%;复杂地形中符合实际精度要求的建筑物占比分别为估算总数的100%、91.7%。而Google Earth影像中以阴影全长L和可视阴影L2为特征线,所得简单场景中符合实际精度要求的建筑物占比分别为100%、80%;复杂地形中符合实际精度要求的建筑物占比均为92%。以影像空间分辨率、阴影特征线类别、阴影特征线长度提取方式、场景复杂度、高度反演方法等为变量对结果综合分析可知,针对不同的遥感影像反演建筑物高度时应选取适当的阴影特征线;场景复杂度较高或影像无参数信息时,为避免阴影长度对建筑物高度计算的影响,可选取比例系数法计算建筑物高度;而场景复杂度较低,干扰地物相对较少时,模型法和比例系数法均可使用,且使用自动化程度相对较高的模型法反演建筑物高度可以提高工作效率,且适用范围较广,无需对同场景中的建筑物进行不同高度的区分。(4)建筑物高度反演过程中的客观误差源无法有效消除,仅能通过人工干预进行削弱处理;而主观误差大多来源于阴影检测和长度提取,可通过开闭运算对检测到的阴影区域边界进行平滑处理,减少细碎图斑;结合影像特征,选取恰当的方法剔除长度提取过程中的异常值。