本发明涉及一种基于形态学梯度的反演城区建筑物沉降的方法,该方法考虑到建筑物在高分辨率的COSMO SkyMED雷达影像表现出强反射特性以及强相干性,首先基于波谱统计特性的相干系数阈值方法和基于后向散射强度的幅度阈值方法从高分辨率的SAR影像中提取出高质量的候选点目标,然后采用小基线集(SBAS)方法解算得出点目标的沉降信息；对InSAR解算得到的结果设置高程阈值,粗选建筑物上的点目标；利用形态学梯度方法提取的SAR影像中建筑物边界,并且利用提取的建筑物边界进行粗选点目标中非建筑点去除,最终实现建筑物点目标的自动提取。该方法提高了建筑物沉降信息识别的准确性和可靠性。

本发明涉及一种基于形态学梯度的反演城区建筑物沉降的方法,该方法考虑到建筑物在高分辨率的COSMO SkyMED雷达影像表现出强反射特性以及强相干性,首先基于波谱统计特性的相干系数阈值方法和基于后向散射强度的幅度阈值方法从高分辨率的SAR影像中提取出高质量的候选点目标,然后采用小基线集(SBAS)方法解算得出点目标的沉降信息；对InSAR解算得到的结果设置高程阈值,粗选建筑物上的点目标；利用形态学梯度方法提取的SAR影像中建筑物边界,并且利用提取的建筑物边界进行粗选点目标中非建筑点去除,最终实现建筑物点目标的自动提取。该方法提高了建筑物沉降信息识别的准确性和可靠性。