基于形态分割的高分辨率遥感影像道路提取

基于灰度形态学,提出一种从高分辨率遥感图像提取道路网络的方法.首先利用灰度形态特征对遥感影像进行分割,进而得到基本的道路网络轮廓.然后在此基础上,利用线段特征匹配方法提取道路网络.提出的方法能适应于从道路和背景区别不很清楚的遥感图像中提取道路.实验结果也表明,本文方法能有效地从遥感影像中提取道路网络.     

基于 GVF 和 Snake 模型的高分辨率遥感图像四元数空间道路提取

基于Snake模型的优势及缺陷,提出一种高分辨率多光谱图像道路提取方法。通过建立多光谱图像信息的四元数表达式,解决Snake模型应用于多光谱图像的局限性;通过多光谱图像四元数空间标记分水岭分割,获取道路初始轮廓,解决道路初始边界设置问题;通过梯度矢量流模型迭代求解,解决道路凹陷位置逼近问题,最终实现道路提取。用QuickBird 高分辨率多光谱遥感数据验证方法的可行性,与直接采用Snake 模型进行道路提取结果相比,本文所提出的方法对于高分辨率影像上的高等级道路提取具有较好的精度。     

车载激光点云道路边界提取的Snake方法

针对车载激光点云中道路边界提取困难,自动化程度低的问题,提出一种基于离散点Snake的车载激光点云道路边界提取方法。不同于传统基于图像建立Snake,本文直接基于离散点建立Snake模型。先利用伪轨迹点数据,确定初始轮廓位置,参数化不同类型的道路边界初始轮廓;然后基于离散点构建适合多类型道路边界的Snake模型,定义模型内部、外部和约束能量,通过能量函数最小化推动轮廓曲线移动到显著道路边界特征点处,实现不同道路边界的精细提取。本文试验采用3份不同城市场景的车载激光点云数据验证本文方法的有效性,道路边界提取结果的准确率达到97.62%,召回率达到98.04%,F1-Measure值达到97.83%以上,且提取的道路边界结果与软件交互提取的结果有较好的吻合度。试验结果表明,本文方法能够修正噪声、断裂等数据质量对道路边界提取的影响,能够实现各类复杂城市环境中不同形状道路边界的提取,具有较强的稳健性和适用性。     

一种从SAR图像中提取城市道路网络的方法

提出一种从高分辨率SAR图像中提取城市道路网络的算法.在高分辨率SAR图像中,道路在空间结构上表现为一细长的且宽度基本恒定不变的均匀区域.利用模糊C均值聚类方法对高分辨率SAR图像进行聚类分析,将道路类像素从原始图像中分离出来.为突出道路形状特征,减少冗余信息,对聚类结果进行细化,同时利用跟踪算子消除短线段;以提取道路中心线二值图的像素值作为图像能量,应用Snakes模型检测道路网络.通过实际SAR图像验证,该算法可以准确提取复杂的城市道路网络.     

基于分水岭算法的高分遥感图像道路提取优化方法

针对高分辨率遥感图像城市道路提取中存在的问题,在面向对象方法和数学形态学等理论基础上,提出了一种基于改进的分水岭分割算法的道路提取方法.在图像预处理基础上,首先使用改进的分水岭算法分割影像,提取基本的道路信息;然后利用面向对象方法提取道路基元,完善道路信息;最后将道路信息二值化,并采用数学形态学等方法进行优化,去除和修补不完善的道路.结果表明,该方法能有效地提取出城市地区的道路信息,对较复杂的道路环境也有较好的效果.     

基于最优尺度的高分辨率遥感影像道路提取

遥感影像道路提取一直是遥感应用的重点研究方向之一.传统的基于像素级的道路提取方法侧重于考虑影像的像素信息,并没有考虑到地物目标之间的空间依赖性.本文针对高分辨率遥感影像,提出了一种新的面向对象的道路提取方法,其基本思想是利用道路的多尺度特性,将不同尺度的道路提取结果进行集成,得到最终的道路提取结果.方法的主要过程是首先建立不同的图像尺度层,根据道路对象内部的同质性和道路与背景间的异质性给出道路提取的最优尺度层;其次,在道路的最优尺度上提取道路的主干道;最后依次在各小尺度层上通过道路生长的方法实现道路的完整提取.试验结果表明本文所提方法能明显提高道路的提取精度.     

一种基于形状特征进行高分辨率遥感影像道路提取方法

提出一种基于局部灰度一致性的图像分割方法并结合形状特征进行道路提取的方法.该方法首先对图像进行分割,对分割结果使用形状特征进行道路段的选择,可以获取直线和曲线道路段,克服了许多方法只能提取直线道路段的缺点,然后在确定的道路段上选择种子点进行区域增长,从而实现自动选取种子点并提取道路网的过程,最后结合边缘信息和形态学方法规整化道路网.提出的方法能适用于高分辨率遥感图像中直线和曲线道路段的提取.经过实验分析和比较证明:该方法对于路面灰度均匀性较好和路面灰度均匀性较差的图片,都达到了较好的效果.     

基于面向对象方法的高分辨率遥感影像道路提取方法研究

随着遥感影像分辨率的不断提高,基于高分辨率遥感影像的目标自动提取逐步成为研究热点。本文采用面向对象的图像分析方法,基于Ecognition遥感图像处理平台,对IKONOS影像进行道路提取实验,重点对图像分割方案、道路提取规则、后处理方法等进行探讨。     

基于脊线检测的高分辨率图像道路中线提取算法

为从高分辨率图像中提取道路中心线,本文提出了一种有效的基于脊线检测的提取算法。该算法首先对原始图像进行脊线检测得到道路中心线,再利用canny算子检测道路边缘,最后与脊线检测结果算术相与得到最终结果。实验表明该算法检测结果与实际道路中心线吻合度高,简单易行,且鲁棒性好。     

基于时频特征的高分辨率遥感图像道路提取

针对传统的遥感图像道路提取算法存在错漏率较高的问题,提出一种基于时频特征提取和域自适应学习分类器的高分辨率航空遥感图像道路提取新算法。首先利用地统计学抽取道路的时域纹理特征和三维小波变换抽取道路的频域光谱特征,构成高分辨率航空图像中的道路特征。然后使用抽取的道路特征训练由迁移支持向量机模型构建的域自适应分类器,并对高分辨率航空遥感图像进行道路粗提取。最后,结合道路形态特征,用数学形态学方法处理粗分类后的道路,获得提取后的完整道路。仿真实验表明,所提方法能有效降低高分辨率航空遥感图像道路提取中非道路目标的干扰,提高道路提取的精确性。     

重庆市主城区城市路网演变分析及与城市扩张耦合性研究

研究结合重庆市主城区2011-2017年高分辨率遥感影像和相关地形图、规划资料及交通专题资料信息等,提取城市路网和城市建设用地数据,基于GIS操作平台,采用空间核密度方法分析主城区城市路网时空演变特征,探索城市路网空间分布规律,以街道(镇)为研究单元分析城市道路与城市用地扩张之间的耦合关系,为合理规划交通道路布局,促进城市扩张与道路网络的协调发展提供了重要参考依据。结果表明,主城区城市路网分布具有空间不均衡性特征,路网演变有明显的方向性,以东西两翼带状区域变化为主,路网密度变化集中在低密度区。与城市用地扩张相关性研究中发现,城市路网是城市扩张的主要驱动力之一,路网中密度区域对城市扩张的驱动效应最明显。     

等时线模型支持下的路网可达性分析

等时线是道路网中参考于某特定点位的系列时间可达性的可视化表达,其生成需要分析道路网络特性及通行状况,其形态可以反映可达性规律。本文对等时线进行了定义、特性分析及生成方法研究;类比水滴沿木板的纹理扩散的过程,提出水流扩展算法生成等时线,在网络栅格化模型的基础上,考虑等时线扩展独特的约束条件,如道路状况、移动条件及时间分段等获得可达性扩展路径,通过扩展凸包和角平分线移位生成等时线。该算法基于场论思想,可以针对网络空间中任意感兴趣部分灵活负载约束条件,方便生成实时等时线;类比等高线表示地貌特征,对基于以上构建机制生成的等时线的排列、疏密、弯曲形式、弯曲方向及延伸方向等进行分析,发现空间可达性规律。     

改进Balloon Snake算法提取遥感影像水体边界

相比于正交T-Snake算法,传统Balloon Snake算法不受格网约束,能够更加精确提取高分辨率遥感影像上水体,然而尚不能解决河中岛引起的拓扑冲突问题。由此,本文提出了一种改进Balloon Snake算法(T-Balloon Snake),设计了目标内部由于空洞引起的拓扑冲突检测与处理机制。算法首先在目标水体内部手动设置一个初始轮廓,在曲线每次膨胀前对曲线进行自相交检测,若存在拓扑冲突则对曲线进行分裂与合并处理,最终直至迭代停止。实验选取了三类湖泊与河流高分影像,实现了复杂遥感影像水体矢量边界的一次性精确提取。实验结果表明,该方法可直接有效提取水体中深凹以及岛状边界,在提取结果正确性和完整性上都优于传统Balloon Snake算法。     

均值漂移与卡尔曼滤波相结合的遥感影像道路中心线追踪算法

基于模板匹配的道路追踪方法是道路提取中较实用的一类方法,但传统模板匹配方法主要以相关系数作为相似性测度,对车辆、树荫等遮挡敏感,不适用于高分辨率遥感影像道路提取。针对这一问题,本文采用一种稳健的相似性测度,设计了一种基于均值漂移的道路中心点匹配算法,克服了传统模板匹配对遮挡敏感的缺点;然后运用卡尔曼滤波,实现高分辨率遥感影像道路中心线追踪。试验表明,该方法能够准确提取高分辨率遥感影像道路中心线,对车辆、树荫等遮挡具有稳健性。     

快速提取城市道路中心线

城市道路在空间分布上具有一定的规则。我国的城市道路布局主要有方格式、扇形式等。本文针对这种布局规则的道路网,提出一种快速提取道路中心线的方法。通过对图像进行扫描,将属于一条道路的所有像素点归并到一个容器中,提取中心点并输出成道路线。同时,介绍了几种典型道路的处理方法。实验研究表明该方法可以快速、精准地提取道路中心线,具有实际应用价值。     

车载GPS道路信息采集和更新系统研究

介绍了车载道路信息采集和更新系统 (CRICUS)的设计和研究进展。该系统利用 3S集成技术采集道路信息并生成数字道路网数据库。初步实验表明 ,该系统的定位精度可达 1m。     

A Comparative Study of Various Supervised Learning Approaches to Selective Omission in a Road Network

Selective omission is necessary for road network generalisation. This study investigates the use of supervised learning approaches for selective omission in a road network. To be specific, at first, the properties to measure the importance of a road in the network are viewed as input attributes, and the decision of such a road is retained or not at a specific scale is viewed as an output class; then, a number of samples with known input and output are used to train a classifier; finally, this classifier can be used to determine whether other roads to be retained or not. In this study, a total of nine supervised learning approaches, i.e., ID3, C4·5, CRT, Random Tree, support vector machine (SVM), naive Bayes (NB), K-nearest neighbour (KNN), multilayer perception (MP) and binary logistic regression (BLR), are applied to three road networks for selective omission. The performances of these approaches are evaluated by both quantitative assessment and visual inception. Results show that: (1) in most cases, these approaches are effective and their classification accuracy is between 70% and 90%; (2) most of these approaches have similar performances, and they do not have any statistically significant difference; (3) but sometimes, ID3 and BLR performs significantly better than NB and SVM; NB and KNN perform significantly worse than MP, SVM and BLR.     

多源数据协同的城市道路提取

城市道路的高精度提取可为城市三维表达、城市地形分析、城市建设规划、交通导航等提供数据基础和支撑。本文以合肥市局部城区为试验区,以开源路网、街景图像和遥感影像为数据源,在利用最大似然法进行初提取的基础上,通过空间分析、统计分析、几何量测、最小二乘拟合等方法进行粘连分割、缺失处理和交叉口细化等关键处理,构建了多源数据协同的城市道路提取方法,并对提取结果进行了精度评价和分析。试验结果表明,本文提出的城市道路提取方法优于最大似然和面向对象方法,提取总体精度为96.65%,Kappa系数为93.71%,道路宽度偏离标准差为0.03m,特别是对同物异谱、同谱异物及遮挡等造成的信息提取不全问题具有良好的改善效果。     

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。