遥感影像并行分割的无缝拼接算法

针对影像数据分块并行处理造成的接边问题,该文基于构建缓冲区的方法提出了一种新的拼接算法。该算法只在每一个数据分块的右侧和下侧构建缓冲区,消除拼接线的原则是保证分割边界的准确性和拓扑关系的正确性。数据分块完成后采用并行的策略对第一个块进行分割,然后将每一块的分割结果与相邻的块进行拼接,在缓冲区内按一定规则判断各块分割对象是否保留并对拓扑关系进行检查,拼接完各块后并行输出对象矢量化后的结果。通过实验验证,该算法不仅保证了分割边界的准确性,而且能够处理大影像,提高了工作效率。     

低频轨迹数据的多时相增量式道路提取方法

针对目前利用低频时空轨迹数据进行道路提取与更新,难以同时满足提取精度和算法效率要求的问题,该文提出一种基于低频轨迹数据的多时相增量式道路提取方法。首先,将原始轨迹数据分割为多个时相轨迹序列,并利用栅格化法得到多个时相的初始道路中心线;接着,采用吸引力模型纠正初始道路中心线的位置偏差,再通过k-segment主曲线算法拟合得到最终道路中心线,构建道路骨架地图;最后,统计与道路中心线关联的轨迹位置与方向信息,进一步挖掘道路宽度与单双向通行规则等交通语义信息,丰富道路骨架地图。实验结果表明,基于多时相轨迹分别提取与增量融合的方式,可有效发现道路网的时空变化规律,获得较高的道路检测概率与信息提取准确率,同时避免对全时段轨迹直接处理的复杂运算量。     

适应不同轨迹数据场景的道路线形组合优化提取方法

车辆轨迹数据是当前城市导航路网地图动态更新的一种重要数据源,从杂乱无序的轨迹点或轨迹线中提取并拟合道路几何形态,进而生成结构化的道路矢量地图是基于轨迹数据进行道路网地图构建与更新的关键步骤。现有的道路中心线提取方法主要采用单一的线形拟合算法进行轨迹数据拟合,然而真实道路的几何形态复杂多样和车辆轨迹数据质量参差不齐,导致单一的道路线形拟合算法只能在某些特定的数据场景下适用,无法针对不同的数据场景自适应的拟合出理想的道路中心线。此外,相比于专业测量方式采集的高频轨迹数据,出租车等采集的低频轨迹数据存在轨迹点稀疏、噪声多、定位误差大等问题,这使得从低频轨迹数据中提取理想的道路中心线仍具有挑战,尤其是针对复杂的交叉口区域。为此,本文基于分治策略的思想,提出了一种适应不同轨迹数据场景的道路线形组合优化提取方法。该方法在轨迹数据预处理的基础上,根据轨迹数据的分布特点对数据进行场景分类;进而,针对不同的数据场景匹配最优的线形拟合算法,通过组合优化策略生成理想的道路中心线。本文方法融合不同拟合算法的互补优势,可以有效解决数据分布稀疏、道路结构复杂(如自相交立交桥)等不同数据场景下的道路线形拟合问题。采...     

基于缓冲区的道路中心线提取方法与应用

为解决提取双线路网道路中心线生成单线路网的难题,在分析传统中心线提取方法存在的难以处理大范围路网和处理效率低下等问题的基础上,提出了在ArcGIS中将缓冲区工具与ArcScan栅格矢量化工具相结合的方法。该方法将双线路网的缓冲区转为栅格,并增加空白栅格,可大范围、快速提取道路中心线,从而生成单线路网,可为各类交通规划分析带来便利。     

基于车载点云数据的道路边界点提取方法

本文针对以往道路边界信息获取存在的效率差、精度低等问题,提出一种基于移动车载激光扫描点云数据的道路边界点提取方法。首先,为减少道路原始点云数据量,提高后续处理算法的效率,使用Volex Grid滤波器下采样原始车载点云数据,得到抽稀后道路点云数据;其次,使用直通滤波算法对抽稀后点云数据进行滤波处理,剔除高大建筑物、植被等点云数据并使用梯度滤波算法分离地面点与非地面点;最后,使用边界特征估计法完成道路三维边界点的提取。使用两组不同类型路段点云数据进行实验,结果显示本文方法提取直线路段道路边线的完整率与准确率为96.3%、98.8%,提取弯曲路段道路边线的完整率与准确率为91.8%、96.7%,表明本文方法能够有效提取道路边界点,具有较高的准确性,能够为高精地图制作提供可靠的数据支撑。     

高分辨率遥感图像道路分割算法

为了提高从高分辨率遥感图像(high-resolution remote sensing image,HRI)中提取道路信息的自动化程度和准确性,发展了一种HRI道路分割算法,主要包括光谱合并、边界合并和基于形状特征的道路区域提取等3个步骤。其中,前2个步骤是基于区域生长的图像分割算法。光谱合并综合考虑了区域的均值、方差等统计特征量,以提高分割精度;边界合并采用了基于矢量梯度的边界计算方法,以准确提取多光谱HRI中的边界强度;结合全局最优合并算法实现光谱和边界合并,以得到最优化的分割结果。在道路区域被完整分割出来的基础上,利用形状特征提取道路,采用圆形度特征区分道路和非道路。利用2景Orb View3多光谱图像进行道路提取实验的结果表明,该方法的道路提取结果总精度和Kappa系数分别在97%和0.8以上,明显优于SVM监督分类方法。     

海量扫测数据特征点及边界提取方法研究

针对“水声呐”水下扫测设备测量所得的数据量大,精度高,分布规则,但同时数据的冗余度大的特点,为了真实反映水下地形,利用四叉树的数据分块思想对海量数据进行预处理,再对处理后的分块数据采用绝对高程差,高程加权平均等算法判断不同分块窗口的地形的起伏状态,然后用Jenson＆Domingue等算法提取特征点,同时把图像处理边缘提取方法——梯度算子应用到河道扫测边界提取中。     

基于机载LiDAR点云数据的城区道路提取

对于利用机载LiDAR点云数据提取城区道路提出一种新的思路。首先利用机载LiDAR点云数据的高程和强度属性对城区道路进行初始提取,获得初始道路点云;其次采用距离分割法和基于RANSAC算法的分割方法精化初始道路点云,有效剔除停车场等与道路相似的区域;最后采用数学形态学细化方法提取道路中心线。实验结果表明,该方法可以较正确和完整地提取城区道路。     

基于车载激光点云的道路边线自动分类与提取

车载点云数据的自动分类与提取是进行城市三维建模的基础和关键步骤。文章利用国产SSW车载激光建模测量系统获取的点云数据丰富的底层信息(点云基于激光扫描坐标系的坐标、相邻点梯度等)提出了一种针对道路边线的自动分类与提取算法。通过粗提取和精提取两个步骤得到准确的道路边线点云,再采用最小二乘拟合算法进行拟合,自动生成道路边线矢量文件。     

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.     

一种基于形状先验的Graph Cuts道路网提取算法

针对当前道路提取算法需要较多的人工交互的问题,提出一种基于形状先验的道路网提取算法,可以在高分辨率影像中只选取一个初始道路段即可以完成道路条带的分割。先用一维Gabor滤波提取出影像纹理特征值,再在纹理影像上进行阈值操作和直线匹配,获得初始道路段;以初始道路段的中心线的两个端点作为种子点,选择合适的长度和宽度分割出初始窗口;在初始窗口中运用加入形状先验知识限制的Graph Cuts算法求解最大流获得分割结果。与已有改进的Graph Cuts算法分割结果的比较验证了本方法的有效性。     

基于机载LiDAR点云数据的城区道路提取

针对利用机载LiDAR点云数据提取城区道路问题,本文提出一种新的思路。首先利用机载LiDAR点云数据的高程和强度属性对城区道路进行初始提取,获得初始道路点云;然后采用距离分割法和基于RANSAC算法的分割方法精化初始道路点云,有效剔除停车场等与道路相似的区域;最后采用数学形态学细化方法提取道路中心线。实验结果表明,该方法可以较完整地提取城区道路。     

利用街区面块拓扑构建道路网络的算法

道路交通网络是进行各种道路交通网络分析与可视化的基础。构建道路网络的常用方法是运用已有道路面矢量数据提取道路中心线,并自动生成道路网络。提出了一种根据街区面块拓扑关系自动构建道路网络的算法,首先,根据道路面求反得到街区面块并计算街区面块间的拓扑关系;然后,根据街区面块之间的拓扑关系自动建立道路网络拓扑关系;最后,计算路段(网络弧段)中心线和道路交叉口(节点)的几何位置,完成数字道路网络的构建。与以住算法不同,该算法将拓扑关系构建与中心线提取分开,直接由道路面原始数据构建网络拓扑关系,保证拓扑结构的准确性,且为道路中心线提取提供路段交叉口判别依据。实验表明,所提出算法较好地解决了已有算法在自动计算道路中心线时数据预处理复杂和道路面分割难以处理等问题。     

路网更新的轨迹-地图匹配方法

全面准确的路网信息作为智慧城市的重要基础之一,在城市规划、交通管理以及大众出行等方面具有重要意义和价值。然而,传统的基于测量的路网数据获取方式往往周期较长,不能及时反映最新的道路信息。近几年,随着定位技术在移动设备的广泛运用,国内外学者在研究路网信息获取时逐渐将视野转向移动对象的轨迹数据中所蕴含的道路信息。当前,基于移动位置信息的路网生成和更新方法多是直接面向全部轨迹数据施加道路提取算法,在处理大规模轨迹或者大范围道路时,计算量极大。为此,本文基于轨迹地图匹配技术,提出一种采用"检查→分析→提取→更新"过程的螺旋式路网数据更新策略。其主要思想是逐条输入轨迹,借助HMM地图匹配发现已有路网中的问题路段,进而从问题路段周边局部范围内的轨迹数据中提取并更新相关道路信息。该方法仅在局部范围内利用少量轨迹数据来修复路网,避免了对整个轨迹数据集进行计算,从而有效减少了计算量。基于OpenStreetMap的武汉市区路网数据以及武汉市出租车轨迹数据的试验表明,本文提出的路网更新方法不仅可行,而且灵活高效。     

地名注记的街区式居民地边界提取方法

针对基础地理信息数据中街区式居民地注记无对应边界范围信息的问题,该文提出了一种基于地名注记的街区式居民地边界提取方法。选取境界、道路、水系等矢量要素为约束条件,按位置提取了地名注记对应要素;根据要素提取结果计算聚合距离,以多边形聚合的方法进行制图综合,处理了可能出现的孤岛多边形及临近居民地未分割等异常情况,获得了较好的边界提取结果。实验结果表明,此方法保持了居民地的空间结构,为街区式居民地的边界提取提供了一种有效方法。     

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。     

机载LiDAR点云提取城市道路网的半自动方法

针对从卫星和航空正射影像中手工提取道路的方法速度慢的问题,该文基于机载LiDAR点云的高程和反射强度信息,手工选取一定量的种子点,采用区域生长法分割出初始道路区域;在填充空洞和平滑预处理后,利用细化算法提取出道路中线;根据长度阈值剔除毛刺短分支,使用自动算法和手工结合的方法消除多余通路和环形通路;并跟踪连接成矢量道路线,根据抽稀算法移除大量的小弯曲拐点,最后平滑矢量道路线成道路网。在测试复杂场景下的城市LiDAR点云后,发现提取的道路网的完整率和正确率较高。     

基于多特征联合分析的车载点云市区道路边界线提取

车载激光扫描系统目前已应用于智慧城市建设、道路资产管理等多个方面。本文针对车载LiDAR点云数据道路边界提取问题,提出基于多特征联合且适应多类道路的边界提取方法。构建点云局部邻域高差梯度、回波梯度与曲率梯度,通过设置阈值提取道路边线。结果表明,该方法在直行道路、曲弯、直弯等代表性道路环境中均取得了较好的结果,验证了算法的鲁棒性,对扩展研究车载LiDAR在道路场景中的应用具有重要价值。     

改进角度纹理特征提取高分辨率遥感影像带状道路

针对目前高分辨率遥感影像的道路自动提取算法研究中的不足,该文提出了一种基于并行角度纹理特征的半自动道路提取算法:用户输入完成道路中心线上的起始点、道路方向、道路宽度等初始化工作,利用并行角度纹理特征获取道路前进方向,用抛物线参数方程构建道路轨迹模型来预测道路轨迹点,使用角度纹理特征值构建的紧质度系数和抛物线的曲率变化来约束道路轨迹点,验证失败则转入手工跟踪;往复执行以提取道路中心线。试验证明,本算法是一种稳健的道路半自动提取算法。     

高海拔冰川信息提取方法研究与应用

为获取大范围最佳冰川边界,本文以西昆龙冰川为研究对象,利用融合后的Landsat-8OLI数据,依据纹理和亮度等规则,使用面向对象-NDSI方法结合大津算法提取了多期单时相2015年冰川范围信息。最后,使用多时相冰川范围信息,进行迭代综合分析,得到了最佳的西昆龙冰川边界。该信息提取总体分类精度高达99%以上,证明面向对象-NDSI方法结合大津算法能够实现高海拔冰川全方位的信息提取。本实验将图像分割大津算法应用于冰川阈值信息获取,实现了客观、快速和准确的影像分割过程。