基于圆形模板的遥感影像道路半自动提取方法

目前,针对低分辨率遥感影像的道路提取研究已经很多,但是在中、高分辨率遥感影像中,丰富的场景信息以及路面车辆、交通标志线、绿化带或路边行树等噪声都会对道路提取产生影响,因而,道路提取仍是一项较为困难的工作.有鉴于此,本文提出了一种基于圆形模板的高分辨率遥感影像道路提取方法,以空间分辨率为0.8 m的高分2号影像为实验数据...     

基于高分辨率城区遥感影像的道路半自动提取方法研究

遥感影像上人工地物的自动化和智能化采集一直是摄影测量与遥感技术长期探索的一个主要课题。道路是重要的基础地理信息,随着遥感影像分辨率的提高,道路特征的复杂化对道路提取方法形成了挑战。针对高分辨率城区遥感影像道路提取中存在的问题,结合多分辨率分析思想、模板匹配原理和LSB-Snake模型,综合提出了一种适用于城区高分辨率遥感影像的道路半自动提取方法。实验表明该方法可以在很大程度上弥补LSB-Snake模型的不足,同时具有良好的抗噪声能力,可作为一种有效手段应用在城区高分辨率遥感影像的道路提取中,具有很好的交互性、可靠性和高效性。     

基于圆形模板的高分辨率遥感影像道路半自动提取

针对基于矩形模板匹配的道路提取方法在影像中存在较大弯曲路段提取效果不佳的问题,提出了一种基于圆形模板的半自动道路提取方法,用圆形模板取代矩形模板搜索道路中心点,省去了旋转角度计算,结合影像灰度、形态学梯度以及道路中心点之间的夹角信息,用迭代内插的方法搜索加密道路中心点,最终得到道路中心线。实验分析和比较表明,该方法在继承模板匹配的优势的同时较好的弥补了矩形模板的不足,提取效果较好。     

基于T型模板匹配半自动提取高分辨率遥感影像带状道路

通过分析高分辨率光学遥感影像上的道路特征,提出了适用于有较多车辆遮蔽和两侧行树阴影干扰的T型模板匹配的道路提取算子。它融合了剖面匹配和模板匹配的优势,使用角度纹理特征进行初始道路点的精确定位,道路宽度、道路前进方向的精确量算,使用灰度最小二乘匹配进行最佳道路点的定位,可以很好地追踪高分辨率光学遥感影像上受车辆遮蔽和行树阴影等噪声干扰的带状道路。     

基于T型模板的遥感影像道路提取方法

高分辨率遥感影像具有数据量大、波段少、地物细节纹理信息更加清晰、空间信息更加丰富等特点,因此基于高分辨率遥感影像的道路提取方法研究是当前一个研究热点.但高分辨率遥感影像提供了更丰富的地物目标细节的同时,也使得噪声信息随之增加,如道路上的车辆、道路线、邻近的行树及阴影、建筑物及阴影等,并且在光谱通道上道路与噪声之间存在更...     

利用动态规划半自动提取高分辨率遥感影像道路中心线

传统的基于动态规划的道路提取算法都是直接在图像域内根据道路的光谱等特征定义代价函数,当道路光谱特征发生变化时,需要重新定义新的代价函数,具有很大局限,不适用于道路特征复杂多样的高分辨率遥感影像。针对这一问题,提出了一种基于动态规划的道路中心线半自动提取算法:首先,利用阈值分割和核密度估计生成道路概率分布图;然后,根据道路概率分布图上的道路特征定义代价函数;最后,运用动态规划求解代价函数最大值来提取道路中心线。试验表明,提出的算法能够在高分辨率影像上提取各种不同光谱特征的道路中心线,取得了良好的效果。     

光学遥感影像道路提取的方法综述

道路信息在多个应用领域中发挥着基础性的作用。光学遥感影像能够以较高的空间分辨率对目标地物进行精细化解译,可大幅增强地物目标的提取能力。充分利用光学遥感影像丰富的几何纹理信息,进行道路的精确提取,已成为当前遥感学界研究的热点与前沿问题。鉴于此,本文依据近年来大量相关文献,对现有的理论与方法进行了归类与总结,通过分析不同方法采用的道路特征组合,将道路提取方法划分为模板匹配、知识驱动、面向对象和深度学习4类方法,简要介绍了道路提取普适性的评价指标并对部分方法进行了分析与评价;最后对现有光学遥感影像道路提取的发展提出了建议和展望。     

高分辨率遥感影像道路提取方法综述

从高分辨率遥感影像的特点出发介绍了道路在高分辨率遥感影像上所具有的特征,介绍了道路提取的基本方法和研究现状,对现有几种代表性的道路提取方法进行了详细地分析,并对高分辨率遥感影像上道路提取的研究前景进行了展望.     

用改进的剖面匹配算子提取高分辨率遥感影像上带状道路

剖面匹配在道路提取中得到了广泛的应用,但现有的相关文献中普遍利用数学模型模拟道路轨迹、利用最小二乘剖面匹配的结果进一步修正数学模型预测的道路点的方法,这种方法与实际的路况有较大的差别。本文中,用户初始化后获得道路的起始点、前进方向、道路的宽度和模板剖面。通过将模板剖面沿道路前进方向平移和旋转生成一系列目标剖面,求目标剖面与模板剖面的灰度差的平方和,在求平方和时给剖面的道路部分更多权重,最小的平方和对应的目标剖面的中点为最精确的道路点,迭代上述步骤追踪道路轨迹。经试验证明,改进的剖面匹配算子是一种稳健高效的道路追踪算法。     

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.     

高分辨率遥感影像道路提取方法综述

从高分辨率影像中提取道路特征信息已成为当前的一个研究热点,首先阐述了道路特征和道路提取的思想,并对研究现状进行了分析,列举了具有代表性的特征提取方法,并对各个方法的特点进行了分析,最后对道路特征提取的研究前景进行了展望。     

高分辨率SAR与光学遥感影像中道路提取方法的研究

高分辨率影像能够提供丰富的地表细节信息,从高分辨率遥感影像中进行高精度的道路提取是目前遥感信息处理的研究热点。分别以高分辨光学IKONOS影像和COSMO-Skymed SAR影像为数据源,对北京市某区域进行了道路信息自动提取方法的研究。高分辨率光学影像中采用最大似然分类进行道路信息提取,在SAR影像中则采用Otsu阈...     

基于形态重建的高分辨率遥感影像城市道路提取

根据城市道路在高分辨率遥感影像中的形态特性,提出一种基于形态重建的提取方法。试验结果表明,该方法能有效地从高分辨率遥感影像中提取出城市道路网。     

从高分辨率遥感影像中提取道路信息的方法综述及展望

道路作为城市的重要组成部分,是衡量城市发展的重要标准之一,研究基于高分辨率遥感影像的道路信息提取具有重要的现实意义。一直以来,从高分辨率遥感影像中提取道路特征信息都是研究的热点和难点。本文首先阐述了道路信息提取的思想和基本方法,列举并分析了几种比较有代表性的道路特征提取方法,并指出了其中所存在的问题,最后对高分辨率遥感影像中道路信息的提取研究前景进行了展望。     

改进的Hough变换在复杂场景下高分辨率遥感影像道路提取

Hough变换方法是高分辨率遥感影像中提取直线道路的鲁棒性较好的方法。本文采用基于连通域的图像分割技术优化Hough算法,在Matlab环境中进行复杂场景下道路提取实验,实验证明:改进算法能有效进行复杂场景下道路边缘的提取,降低参数数量,提高运算速率,改善道路提取效果。     

高分辨率遥感影像道路震害信息提取

道路作为震后救援的“生命线”,在地震应急中发挥了无可替代的作用,因此,第一时间获得震后道路受损情况显得极为重要。本文结合高分辨率遥感影像特点,以汶川地震的影像为例,总结道路震害在高分辨遥感影像上的表现形式,并基于ENVI/IDL二次开发,实现了面向对象法道路震害信息提取,通过与目视判读结果对比分析表明：该方法提取速度快、效率高,精度达到80%以上,具有很高的应用价值。     

面向对象的高分辨率遥感影像道路损毁识别研究

道路损毁信息的在灾后高效救援中发挥着重要作用。本文针对高分辨率遥感影像空间特征丰富、光谱分辨率低的特点,基于面向对象遥感影像分类方法,采用eCognition软件对芦山震后0.2m航空遥感影像进行道路损毁信息的提取实验。实验中结合GIS信息,首先将基于现有的道路矢量线文件生成道路矢量面文件参与分割,生成单独的道路区域对象以用于进一步处理。分割采用棋盘分割和多尺度分割,根据损毁道路影像特征创建波段比值,使用Assign算法和模糊分类算法提取出道路线、植被、损毁区和未损毁区,并将结果输出为矢量文件。根据损毁区损毁对象的周长、面积与道路宽度的关系,建立判定条件来初步判定损毁类型。最终将损毁粗判定结果与损毁路段的目视解译结果对比分析,检验该方法的准确率及可行性。结果分析表明上述方法能有效地识别出高分辨率遥感影像损毁道路信息。