一种高分辨率SAR影像道路提取方法

针对高分辨率SAR影像中细节信息损坏道路的面特征结构、影响道路提取,基于影像统计特征,给出一种结合区域生长和细节信息识别的道路提取方法。该方法通过区域生长提取呈现面特征的暗目标(道路框架),利用CFAR算法识别细节,通过形态学融合得到最终结果。为降低高分辨率影像区域异质性对提取结果影响,提出了一种自适应CFAR算法,相比之前算法可自适应删除干扰点;并引入有效表征影像统计的GA0分布。利用海南省陵水黎族自治县机载X波段高分辨率SAR数据的幅度影像进行实验,结果表明,该方法能有效提取呈面特征的道路,获得准确的道路宽度和中心线信息。     

OpenStreetMap辅助下的高分辨率光学影像道路损毁提取

提出了一种以高分辨率遥感影像和OpenStreetMap道路矢量数据作为数据源的道路损毁提取方法。在OpenStreetMap道路矢量数据的辅助下,利用道路在高分辨率影像上的特征,结合学习-检测的方法对损毁区域进行检测,提取疑似损毁路段,基于道路信息对损毁路段进行验证,剔除虚警。实验表明,该方法能够快速、准确地对道路损毁信息进行提取。     

基于IKONOS的道路信息提取方法研究

道路作为现代交通体系的主体,是遥感测绘工作中获取的重要地理信息。基于高分辨率遥感影像,对其特征信息进行准确并有效的提取,具有重要的意义。在分析道路的光谱和形状特征基础上,基于IKONOS高分辨率遥感影像,利用NDVI和NDBI两种方法,探究针对高分辨率遥感数据类别特征的较为有效的道路提取方法。结果表明,NDVI方法能够较有效地提高在高分辨率遥感影像上提取道路信息的精度。     

结合统计和形状特征的高分辨率SAR影像道路网提取

结合高分辨率SAR影像统计特性和道路形状特征,提出一种新的道路网提取方法。首先引入窗口均值改进二值分割,以降低SAR影像固有斑点的噪声影响,针对高分辨率影像中道路呈现为面特征并存在宽度变化的情况,引入VC系数自适应调整窗口大小,从而有效提取可能的道路区域;然后利用道路的形状特征约束,去除非道路区域;最后通过空洞填充、腐蚀和膨胀等数学形态学运算,以及骨骼化和去除多余分支等处理,提取道路网络。实验证实了本文方法的有效性。     

矢量数据辅助的高分辨率遥感影像道路自动提取

高分辨率遥感影像上细节信息繁杂、干扰物普遍存在,对其进行自动化道路识别与提取的相关研究仍处在探索阶段。在道路提取过程中引入矢量数据辅助,可解决初始信息获取的困难,得到可靠性较强的训练样本。为此,提出一种矢量数据辅助下的道路提取方法,能够筛选出矢量数据中包含的有效信息,引导实现对高分辨率遥感影像的道路自动提取。利用Mean-shift滤波对图像进行预处理后,首先从矢量数据获取候选种子点,并通过提炼同质区域的形状特征剔除错误候选点;然后,自动获取负样本点以进行朴素贝叶斯分类,并采用邻域质心投票算法从分类影像提取道路中心线;最后,结合像素跟踪与方向判断矢量化道路中心线,并提出一种基于矢量几何分析的断线连接与毛刺剔除方法,对提取结果进行信息修复与规整、优化。实验结果显示,该算法的提取质量达到80%以上,且具备较强的稳健性,能够适应具有不同道路辐射和分布特征的高分辨率遥感影像。     

基于机载LiDAR和高分辨率遥感影像的道路中心线提取

利用配准的LiDAR数据生成DSM深度影像并提取建筑物轮廓,同时对QuickBird多光谱影像采用监督分类法提取植被区域。在此基础上,将建筑物和植被剔除,剩余部分利用形态学算子对道路进行修饰和完善,提取道路中心线。实验表明,基于机载LiDAR和高分辨率遥感影像的道路中心线提取方法,比单一利用遥感影像有更好的效果。     

Pleiades高分辨率卫星影像道路提取技术

遥感影像上的道路提取是摄影测量与计算机视觉研究的一项重要内容,本文设计了一种高分辨率卫星影像道路提取方法,首先,利用Canny边缘提取算子提取左影像上的边缘,并利用霍夫变换对线特征进行检测,根据道路的几何特性检测平行直线,再基于影像匹配方法匹配立体像对上的道路;然后,利用卫星影像RPC参数前方交会原理实现道路的几何定位。利用Pleiades卫星影像开展试验,自动提取的道路与人工采集的道路几何定位误差在1个像素以内,试验结果验证了本文方法的有效性。     

基于特征点的高分辨率遥感影像城镇道路提取

根据高分辨率遥感影像中城镇道路的特点,提出了一种基于特征点的道路信息提取方法。首先,对影像进行增强处理并选取感兴趣的子区域,利用改进的分水岭分割理论和阈值选择算法,结合八邻域检测方法得到道路的特征点;然后,利用回归分析方法在一定的坐标系统下得到每条道路的回归方程,根据端点坐标信息得到道路信息图;最后,利用数学形态学算法获取道路骨架图。结果表明,本方法能够精确有效地提取高分辨率遥感影像的城镇道路信息。     

基于语义规则的高分辨率影像道路交叉口提取方法

为了准确提取遥感影像上道路交叉口目标,提出一种利用特征语义规则从高分辨率影像上提取道路交叉口的方法。该算法构建交叉口模型时将其视为由同质区域像素集合及区域轮廓边界构成的面对象,提取过程分为两步:1)利用辐射、纹理特征语义匹配提取交叉口候选区域;2)通过几何特征语义匹配筛选候选区域、识别交叉口属性。利用多源遥感影像对算法正确性及合理性进行验证,结果表明:算法能准确、完整地提取道路交叉口,可为影像道路网构建提供辅助信息。     

基于特征基元的高分辨率遥感影像道路网自动提取技术

高分辨率遥感道路网络的自动提取在城市信息更新等方面具有非常重要的意义。在综述国内外道路信息提取进展的基础上,本文提出一套基于特征基元的道路网提取方法体系。即采取自下而上的研究路线("影像像元—特征基元—道路单元—道路网络"):首先通过影像大尺度的区域划分获取道路区域,在此基础上进行小尺度分割,提取出特征基元;然后根据基元的形态、走向、亮度、纹理等特征对基元进行模式分类,识别出道路单元;最后根据道路网语义规则将道路单元进行形态学处理及拓扑连接,形成道路网络。     

一种基于多特征及BP神经网络的高分辨率遥感影像道路提取方法

高分辨率遥感影像的道路提取能够广泛应用于自动驾驶及地图导航的研究,现有道路自动提取方法精度较低。随着人工智能技术的发展,人工神经网络算法得到推广,将其应用于高分辨率遥感影像的道路提取也在探索研究之中。提出一种基于图像分割及神经网络的高分辨率遥感影像道路提取方法,以减少大量的人工预处理工作,提高道路识别提取效率。针对传统方法用于复杂影像分析的参数难以确定的问题,首先采用影像分割技术获得影像对象,然后对影像对象进行纹理特征、形状特征、光谱特征的计算,并使用BP神经网络进行训练,形成分类模型。基于得到的分类模型进行道路的自动提取,在仿真实验中获得了较好的精度,识别准确率达到87.6%。     

面向对象的高分辨率影像的道路提取

基于eCognition软件采用面向对象的分类方法来提取道路,实验过程中选用多尺度分割以及光谱优化分割作为分割方法.选取worldview-2高分影像作为实验数据,试验区域选用连云港一处村镇道路,并根据实验区和实验对象选取特征进而分类,针对提取结果进行数学形态学计算得到大致的道路骨架,继而对道路进行追踪和细化操作.结果表明在高分辨率的遥感影像中的城乡主要道路可以利用多尺度分割和隶属度函数比较清晰地提取出来,经过细化后道路形态更加规整.     

利用增量式马尔科夫随机场分割提取高空间分辨率遥感影像道路

利用遥感影像进行道路提取,能够及时提供道路更新数据。高空间分辨率遥感影像中的道路成面状,且具有复杂的道路特征。其中,车流、道路线和行人等其他非道路因素的干扰会使道路的特征变化变得复杂,对道路提取造成困难。为此,利用高斯混合模型与马尔科夫随机场模型进行前景、背景模型估计与路面区域分割,以克服路面干扰因素的影响。由于道路贯穿于遥感影像,远离道路区域的影像对道路提取并无用处,故利用局部增量式分割方法确定道路提取有效区域,在其内部进行更精确的路面提取。实验结果表明,该方法效果明显有效。     

多特征约束的高分辨率光学遥感影像道路提取

针对复杂场景中的遥感影像道路提取问题,论文提出了一种多特征约束的影像道路提取方法,并开展了论文方法可行性论证。该方法首先,根据道路宽度的先验知识以及道路的几何特征,提出一种改进的线段二次提取模型,利用线段长度和道路宽度确定候选道路种子点集;其次,输入道路结构信息,基于道路辐射特征对候选道路种子点进行整体匹配评价;再次,当候选道路种子无法符合辐射特征要求时,提出一种浅色机动车检测模型,以此将浅色机动车结果作为道路上下文特征,利用道路上下文特征对候选道路种子点进行分析;然后,构建道路拓扑分析模型,依据道路拓扑特征对候选道路种子点进行最终验证;最后,对提取道路种子点进行优化处理,并提出道路跟踪及拟合方法。通过不同复杂场景、不同分辨率高分辨率遥感影像下开展的不同方法实验结果对比分析表明,相对于其他商用软件ECognition和Erdas的方法,本方法自动化程度更高,运行效率高,适用于解决道路类型多样化、几何光谱噪声大的复杂场景道路提取问题。     

基于1∶10000 DLG数据的地表覆盖要素自动提取研究

遥感图像地表覆盖要素的自动提取是目前卫星产品应用研究的热点之一,针对其提取效率问题,本文研究利用1∶10000 DLG数据的地表覆盖要素自动提取方法,并通过四川省某市城区WorldView2影像及其DLG数据进行实验研究。结果表明：该方法能够有效地提高高分辨率遥感影像地表覆盖要素自动提取的效果,很大程度上降低了繁琐的人工解译的工作量,提高地表覆盖提取的工作效率和精度。     

基于1：10000DLG数据的地表覆盖要素自动提取研究

遥感图像地表覆盖要素的自动提取是目前卫星产品应用研究的热点之一,针对其提取效率问题,本文研究利用1：10000DLG数据的地表覆盖要素自动提取方法,并通过四川省某市城区WorldView2影像及其DLG数据进行实验研究。结果表明：该方法能够有效地提高高分辨率遥感影像地表覆盖要素自动提取的效果,很大程度上降低了繁琐的人工解译的工作量,提高地表覆盖提取的工作效率和精度。     

高分辨率SAR影像道路交叉口自动提取方法

针对高分辨率SAR影像道路交叉口提取易受周围地物干扰的问题,设计了一种利用三角形检测模型提取道路交叉口的方法。该方法首先采取滤波与锐化消除道路交叉口区域噪声点并凸显道路边缘;接着根据灰度特征,通过形态学运算确定道路交叉口候选区域;最后在候选道路交叉口区域运用三角形检测模型,确认道路交叉口。使用3 m Tan DEM-X数据进行实验,结果证明算法对各种常见二维道路交叉口模型均有较好识别效果。     

多特征、多方法融合的高分辨率影像道路网提取

高分辨率影像上道路表现为宽度近似不变的条带状同质区域。根据此特征,提出了一种融合多特征、多方法的高分辨率影像道路网自动提取方法。该算法首先采用均值漂移聚类对图像稳态点图进行分类;然后运用Gabor滤波及张量编码,以线性显著性最大为准则识别道路中心点类;最后,运用张量投票和连通成分分析完成道路段连接及道路网组网。试验结果表明该方法能够准确、完整地提取高分辨率影像上道路网,提取的完备性和准确度优于对比算法。     

面向对象的城市水体信息提取方法

以北碚主城区为研究区域,利用面向对象方法对高分辨率遥感影像的水体进行提取,首先对QuickBird卫星影像进行分辨率融合,然后充分利用影像的光谱信息、拓扑关系、形状特征、大小信息等构建知识库进行分类。实验表明,该分类方法消除单纯利用光谱信息的缺陷,提高了分类精度。     

利用高分辨率卫星影像实现道路要素快速更新方法研究

在传统地理信息数据更新方法的基础上,利用高分辨率卫星影像,结合交通管理中的道路信息现势性高的需要,提出了利用高分辨率遥感卫星影像进行道路要素快速更新的方法,并对其中关键技术进行了深入探讨。