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.     

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。     

基于地理国情普查高分辨率遥感影像的道路提取方法研究

在地理国情普查中,道路作为地表覆盖数据的重--素,其提取方法与技术流程成为众多作业单位研究的重点,本文结合作者在地理国情普查中地表覆盖道路提取的经验,对道路的提取方法进行了归纳及总结,并提出了适用于地理国情普查任务中道路提取的方法。希望本文对日后的地理国情普查任务有所帮助。     

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。     

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。     

高分辨率遥感影像提取道路的方法综述与思考

 介绍了高分辨率遥感影像上道路的特征、模型和道路提取的基本思想，对已有的道路提取方法进行了分析，并对道路提取问题进行思考，提出下一步的研究方向。     

基于单时相高分辨率遥感影像的震后道路提取研究

地震发生后,道路是生命救援及运输物资的重要通道,因此,快速有效地获取道路的信息是震后抢险救灾非常关键的一步。在震前影像及矢量数据等缺失的情况下,本文基于2014年8月3日云南鲁甸地震的单时相高分辨率World View-2遥感影像进行了震后毁损道路提取方法研究。在提出的一个震后毁损道路提取方法中,先在e Cognition软件中对影像进行多尺度分割和最邻近分类,然后在Matlab软件平台下对分类结果进行二值化,并用数学形态学技术去除偏大和偏小的地物,最后利用Hough变换进行道路检测得到毁损的路段。实验结果证明:该方法能够快速有效地提取出震后的山区道路毁损信息,可为地震应急提供信息支持。     

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。     

结合区域生长与道路基元的高分辨率遥感影像道路提取

针对基于像素道路提取方法存在的道路特征利用不够充分的问题,提出了一种采用道路基元的面向对象的道路提取方法。首先根据道路特征定义道路基元,然后在利用区域生长分割出道路的基础上进行道路基元的搜寻与构建、跟踪与连接,初步得到道路与中心线网络,再通过后续处理得到最终的道路与中心线网络。利用GeoEye卫星影像进行了实验,结果表明,本文方法能较有效地提取高分辨率遥感影像上的道路。     

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AlexNet网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法研究

高分辨率遥感影像的数据源日益增长使得其成为主要的遥感数据源之一。本文研究了一种基于AlexNet网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法,该方法是在卷积神经网络的基础上,建立一种端到端自动提取影像中建筑等物体位置的方法:首先使用图像增广技术增加数据集的丰富性和多样性;再通过超参数搜索选择网络使用的较优参数,最终实现了遥感影像中建筑物的自动提取。实验结果表明,该方法可达到75%的提取精度;与传统方法进行定性和定量对比,该方法具有耗时少、精度高的特性,对后续城市规划、三维建模等应用有着重要意义。     

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。     

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。     

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。