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.     

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。     

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。     

基于高分辨率遥感影像的道路网络提取算法研究

作为遥感信息分析领域的重要工作之一,高分辨率遥感影像道路提取对于地理信息建库、城市建设规划、城市地形分析与三维表达等方面具有重要的研究意义。本文提出了多种改进算法组成的遥感影像道路网络提取方法,首先使用超像素分割(Simple Linear Iterative Clustering, SLIC)算法对高分辨率遥感影像进行分割处理并使用改进K-means算法对分割后影像进行分类;其次根据绿色植被指数(Green Vegetation Index, CVI)值滤除非人工区域并使用OTSU算法分割提取得到初始道路网络;最后对提取道路网络进行优化处理得到精细化道路网络。使用广州市某地高分辨遥感影像对本文提取算法进行验证,结果表明,本文算法能够有效地提取道路信息,提高道路网络提取精度。     

高分辨率遥感影像的田间道路识别方法

田间道路是农田建设和管理的重要工程,其走向、宽度及通达性直接影响着农田耕作的便利程度,精准识别田间道路对农田建设效果评估具有重要意义。借助高分辨率遥感影像,本文首先基于分层分类思想,采用面向对象方法对田间道路进行识别;然后引入张量投票法、八邻域断点检测和形态学算法,对田间道路断点进行连接修复,最终得到田间道路识别结果。在河北省定州市典型案例区开展实证分析,田间道路识别的完整率、正确率、质量分别可达91%、74%、69%。     

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.     

高分辨率遥感影像道路信息提取方法研究

随着遥感技术的发展以及各种先进遥感传感器的出现,高分辨率遥感技术不断应用于实际,根据光谱特征分类的图像存在道路与居民地的混淆,受交通工具和行道树等影响容易产生道路中的空洞和毛刺等。以芜湖地区IKONOS影像为例,利用ERDAS、Matlab软件可以很好地解决道路与居民地混淆的问题,以及利用数学形态学的相关算法和形状指数...     

兼顾连通性的U-Net网络高分辨率遥感影像道路提取

遥感影像道路提取结果中的断线一方面降低了提取精度,另一方面影响了道路形态完整性,使得提取结果不能直接应用于空间决策与分析。本文基于U-Net网络在高分辨率遥感影像道路提取时全局特征表达的优势,提出一种兼顾连通性的道路断线修复方法完善U-Net网络局部特征表达的劣势。首先,利用数据增强和扩充数据量后的样本数据作为U-Net网络的输入以此训练模型并进行最优模型的道路提取;然后,对提取结果中出现的道路断线以三次多项式曲线拟合的形式进行优化处理。实验表明,与相近网络比较,本文道路提取的精度和形态完整性有了明显的提高,查准率为86.25%,查全率为85.50%,F1-score达到了85.87%。其成果数据能直接地应用于地理决策分析,特别有利于灾后的路径规划,本文提出的方法对道路、电网、轨道、河流等线性地物分类结果中出现类似断线问题具有一定的参考意义。     

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。     

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。     

一种高分辨率彩色遥感影像的道路检测方法

提出了一种采用FLD特征抽取分类和形状特征相结合的道路检测方法。首先,对标记的样本进行颜色信息的抽取;其次,利用Fisher线性判别对抽取的信息进行遥感影像特征分类,将影像分为道路和非道路两类;然后根据分类结果进行阈值分割检测初步道路网;最后利用道路的形状特征和形态学处理去除误提的信息优化检测结果。实验证明,该方法可以实现具有颜色信息的遥感影像主干道路的检测。     

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。     

高分辨率遥感影像普通车辆自动检测方法探讨

利用高分辨率遥感影像数据,研究停车场上普通车辆的自动提取方法。基于影像的灰度信息,分别采用边缘检测法、阈值分割法、区域生长法和点特征提取法等方法对遥感影像中的车辆目标进行检测。通过对比分析各种算法实验结果,探讨不同算法进行车辆检测的效果,并利用灰度线性变换的方法对阈值分割法进行了改进,提高了普通车辆目标检测效果。     

基于测绘卫星影像的城市不透水面提取

针对城市大尺度的不透水面提取需求,以高分辨率遥感影像为数据源,基于随机森林模型,对光谱和纹理特征进行重要性分析,选出最优参数,实现高精度城市不透水面提取。选取武汉市作为实验区,以资源3号卫星遥感影像为数据源,不透水面提取的总体精度为0.97,所提取的高精度不透水面可为海绵城市的规划和建设提供有效的专题数据。     

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。     

道路综合特征下高分辨率遥感影像的提取

针对在高分辨率遥感影像中如何提高道路信息提取的准确度和信息量这一问题,通过对影像光谱和纹理特征的分析,将影像特征按照2种光谱特征和3种纹理特征进行分类,进而改善传统的图像分割方法,选择灰度级数和像素对的相对方向、距离和窗口大小作为参数,再通过灰度共生矩阵运算获取影像的纹理信息,通过对这些纹理特征的综合比较分析,最后确定角二阶矩、熵和对比度作为道路纹理特征统计量;再通过对图像像元分析比较,将图像像元标准差和灰度均值作为道路信息提取的光谱特征;在对道路综合特征分析基础上,再通过对遥感图像几何特征分析,最后利用数学形态学的开运算、闭运算、腐蚀、细化等模型算法对遥感图像进行精细化处理,得到道路提取较好的结果。该方法可用于复杂路况的道路信息提取。     

基于直线和区域特征的遥感影像线状目标检测

针对高分辨率航空遥感影像中线状目标的特点,提出一种结合区域和直线特征识别线状目标的方法。在基于标记点分水岭变换进行初始分割的基础上,利用关于目标的知识和区域邻接图(RAG)对感兴趣区域进行合并,得到最终检测结果。实验结果表明,本文方法可以有效地从遥感影像中提取线状目标。     

基于栈式自动编码器的高分辨率遥感影像分类

针对遥感影像分类识别中,属性特征过多不仅会造成维数灾难,而且会影响分类精度的问题,本文采用基于栈式自动编码器的面向对象的分类方法解决高分辨率遥感影像的分类精度问题.文中对自动编码器的重构特征质量、栈式自动编码器的深度以及隐层单元数对分类精度的影响进行了试验分析,并将该分类方法与传统的影像分类方法进行比较,研究其分类精度...