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...     

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.     

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。     

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。     

利用空间连续性进行高分辨率遥感影像道路提取

常规道路提取方法需要初始信息,对窄道路提取效果不佳。针对这一问题,提出了基于空间连续性提取道路的算法模型（RESC）。该方法根据遥感影像道路连续分布的特点,利用邻近像元空间自相关的先验信息提取道路,不要求预先提供种子点,自动化程度较高。实验分析和比较证明,该方法对于高分辨率遥感多光谱影像和全色影像,都达到了较好的效果。     

高分辨率影像农田信息提取方法

选取河南省安阳市某地冬小麦长势良好的Quick Bird影像,首先应用数学形态学的开运算对高分辨率遥感影像进行分割,将种植冬小麦的农田与反射率较高的空地、道路、农村居民地进行区分,人工选择并提取需要分析的农田区域,计算其边界并进行细化,最终提取农田边界信息。整体处理流程基于VC++6.0编程实现。     

多尺度高分辨率遥感影像道路提取技术研究

高分辨率遥感影像可以真实的反映各种地物信息,其空间分辨率一般可达到米级对促进道路建设发展具有十分重要的意义。本文结合高分辨率遥感影像的特点,融入多尺度技术,利用边缘特征检测的方法进行道路提取技术。实验结果表明,该方法能够有效地消除高分辨率遥感影像城市道路路面噪声的影响,大大提高了图像质量。     

基于道路绿地特征的遥感影像道路信息提取方法研究

针对高空间分辨率卫星遥感图像上道路绿地的特点,提出一种基于道路绿地形状和空间分布特征识别道路边线和中心线的方法。在基于NDVI提取绿地信息的基础上,根据道路绿地的形状特征(细长),采用面积、主轴方向、紧致度、矩形度和长宽比等形状指数,区分道路绿地与其他绿地;根据道路绿地之间以及道路绿地和道路之间的空间关系特征,同时通过生成已知道路绿地区域的缓冲区,分隔那些与非道路绿地连成一片的道路绿地;最后,根据道路绿地的方向和距离特征提取出道路边线和中心线。     

基于多重信息融合的高分辨率遥感影像道路信息提取

在高分辨率遥感影像上进行道路提取一直被认为是一项具有重要意义但很困难的工作。尤其一些与道路光谱相近的地物,分类后与道路相互连接,难以区分。基于面状道路和边缘相互验证和辅助的思想,提出一种高分辨率遥感影像上提纯道路信息的方法。该方法首先在面状和边缘两个方面同时提高提取精度,然后由他们之间的逻辑互运算分割道路与非道路对象,并应用有效的形状指数（如：极惯性矩和狭长度指数）刻画和区分道路与非道路面状目标（如楼房等）,最终达到提纯道路的目的。实验结果表明了本文方法在去除非道路目标,提纯道路网络方面的有效性。     

基于高通滤波的高分辨率遥感影像城市道路提取

本文根据高分辨率遥感影像城市道路与房屋等建筑物在空间域中光谱特征差异很小,而在频率域中区别很大的特点,提出一种基于频率域的道路提取方法.在图像频率域中利用Butterworth高通滤波器对图像进行锐化增强处理,突出道路的边缘信息,将道路与建筑物初步区分开来;再对增强后的图像二值化,通过形态变换等方法对图像中的建筑物进行...     

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.     

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。     

从遥感影像提取道路信息的方法评述

介绍了国内外比较成功的几种从遥感影像提取道路信息的技术方法,归纳其方法原理,评述其优缺点,提出存在问题及继续研究的建议。     

面向对象的高分辨率遥感影像信息提取技术

介绍了单张高空间分辨率的航空遥感数据在没有其他专题图辅助的情况下进行面向对象的信息提取的方法。以山西省平顺县为研究区,ADS40彩色航空影像为数据源,对不同的地物采取不同尺度的多尺度分割,形成具有"同质性"的对象,然后分别采取不同的信息提取策略,得到研究区信息分类成果,且有效避免了"同谱异物"、"同物异谱"及"椒盐现象",对高分辨率遥感影像信息提取技术研究具有一定的实践指导意义。     

一种新的高分辨率遥感图像道路提取方法

根据高分辨率遥感影像中道路宽度变化均匀、局部方向稳定等几何特征,提出了一种基于距离约束的高分辨率影像道路的提取方法。该方法根据图像相邻边缘像素间的距离值,依次提取道路边缘像素和道路曲线段,然后编组连接各个道路段,实现道路提取。     

一种基于卷积运算的遥感影像道路提取方法

根据遥感影像道路特征,提出一种基于卷积运算和数学形态学的道路提取方法。首先通过拉普拉斯算子对图像行锐化处理;再用卷积运算获得线特征加强系数,在加强道路线特征的同时,背景灰度恒定区域被弱化;然后去除短线和块状噪声,适当地加入人工干预进行道路修剪;最后用数学形态学细化处理得到道路网。实验结果表明,该方法能有地从遥感影像中提取出道路。