利用增量式马尔科夫随机场分割提取高空间分辨率遥感影像道路

利用遥感影像进行道路提取,能够及时提供道路更新数据。高空间分辨率遥感影像中的道路成面状,且具有复杂的道路特征。其中,车流、道路线和行人等其他非道路因素的干扰会使道路的特征变化变得复杂,对道路提取造成困难。为此,利用高斯混合模型与马尔科夫随机场模型进行前景、背景模型估计与路面区域分割,以克服路面干扰因素的影响。由于道路贯穿于遥感影像,远离道路区域的影像对道路提取并无用处,故利用局部增量式分割方法确定道路提取有效区域,在其内部进行更精确的路面提取。实验结果表明,该方法效果明显有效。     

基于灰度和方向一致性的遥感影像道路网提取

从遥感影像中提取道路网是一个经典课题,根据遥感影像中的道路具有灰度和方向一致性的特征,提出一种从遥感影像中提取道路网的新方法。首先根据遥感影像的灰度信息和方向方差信息建立灰度和方向一致性准则分割模型,由此可从遥感影像中提取基本的道路网轮廓,然后再针对道路区域存在非道路点:空洞和裂缝等情况,采用膨胀、腐蚀等操作去除杂乱物块,最后通过数学形态学操作提取出道路网。实验结果表明,该方法能够适用道路、建筑物、植被等多种复杂地物的城市遥感影像中提取道路网,且能获得较好地提取效果。     

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,利用区域增长、模板匹配方法,结合影像灰度、影像形态学梯度及道路中心点之间的夹角信息,用迭代内插的方法加密道路中心点,最终得到道路中心线.实验分析表明,本文方法省去了旋转角度的计算,同时延续模板匹配优势,算法简单,易于操作,实验效果较好.     

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。     

改进DeepLabV3+网络的遥感影像道路综合提取方法

遥感图像复杂场景道路提取过程受树木和建筑物阴影,以及荒地、空地等因素干扰较多。针对利用DeepLabV3+网络模型进行道路提取时存在的道路信息不完整和细节信息丢失的问题,本文提出了一种改进DeepLabV3+网络的遥感影像道路提取方法。该方法以轻量级的MobileNetV2作为骨干网络进行特征提取,采用空间金字塔池化模块获得多尺度道路信息特征,从而减少道路遥感图像细节的损失,并提高网络模型的道路提取精度。在DeepGlobe数据集上进行道路提取试验的结果表明,该方法在提升准确率的基础上,有效降低了计算的复杂度;像素准确率和交并比分别达79.7%、64.3%,均优于DeepLabV3+网络及其他经典网络模型,表现出更优异的道路提取能力。     

改进全卷积网络方法的高分二号影像农村道路提取

针对目前利用高分遥感数据提取农村道路的研究与应用少,提取结果精准度不够的问题,提出了结合空洞卷积和ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构的改进全卷积农村道路提取网络模型DC-Net（Dilated Convolution Network）。该模型基于全卷积的编解码结构来提取道路深度特征信息,同时针对农村道路细长的特点,在解编码层之间加入了以空洞卷积为基础的ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构来提取道路的多尺度特征信息,在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大了特征感受野FOV（Field-of-View）,从而提高细窄农村道路的识别率。以长株潭城市群郊区部分区域为试验对象,以高分二号国产卫星遥感影像为实验数据,将本文提出的方法与经典的几种全卷积网络方法进行实验结果对比分析。实验结果表明：（1）本文所提出的道路提取模型DC-Net在农村道路的提取上具有可行性,整体提取平均精度达到98.72%,具有较高的提取精度;（2）对比几种经典的全卷积网络模型在农村道路提取上的效果,DC-Net在农村道路提取的精度和连结性、以及树木和阴影的遮挡方面,均表现出了较好的提取结果;（3）本文提出的改进全卷积网络道路提取模型能够有效地提取高分辨率遥感影像中农村道路的特征信息,总体提取效果较好,为提高基于国产高分影像的农村道路提取精度提供了一种新的思路和方法。     

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。     

利用方向纹理特征从影像上搜索道路中心线

针对遥感影像道路中心线提取问题,提出利用方向纹理特征辅助道路中心线匹配搜索的思想,以人工给出的道路种子点和初始搜索方向为基础,运用方向纹理特征直接从遥感影像上匹配搜索道路的中心线。算法通过预测道路的宽度、弯曲等情况来自动调整纹理窗口的大小,因而能够很好地搜索到道路中心线,此外算法针对树木遮挡、车辆压盖设计了相应的处理策略。实验表明:该方法对遥感影像上不同类型道路均有很好的提取效果,且提取效率高于现有的道路提取算法。     

多特征融合的LSSVM遥感影像道路提取

针对高分辨率遥感影像上道路与相邻近地物的光谱信息相似导致提取道路不理想问题,提出多特征融合的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)遥感影像道路提取方法.该方法首先对原始影像进行色彩变换(HIS)提取光谱饱和度(Saturation,S)分量;然后,采用多尺度分割算法获取道路区域影像对象,并提取影像对象的多种特征作为最小二乘支持向量机分类器的输入;最后,通过最小二乘支持向量机对道路信息进行提取,并通过数学形态优化道路提取结果.结果表明,该方法能够有效地提取复杂场景下的道路信息,提高道路提取的精度.     

基于贝叶斯网络的高分辨率遥感影像城区道路检测方法

针对高分辨率遥感影像中的道路网检测的效果不甚理想的现状,提出一种基于贝叶斯网络的道路网检测方法。首先在已有GIS数据的引导下对遥感影像中的道路进行提取,得到大部分未变化的道路边缘信息及疑似道路边缘信息。接着利用贝叶斯网络对道路边缘信息进行判断与推理,从而提取出遥感影像中的道路网,同时得到道路网的变化信息。     

轨迹延续性与影像特征相似性结合的城市道路提取

城市道路区域检测是城市土地管理、交通规划等领域的迫切需求,而传统城市道路区域检测多使用轨迹提取、遥感解译、人工采集等单独方式,在自动化程度或提取质量上存在一定的局限性。本文结合GNSS轨迹点与高分遥感影像各自的数据优势,提出一种基于轨迹延续性与影像特征相似性的遥感影像道路区域检测方法。该方法以出租车GNSS轨迹点构建轨迹特征栅格,基于轨迹延续性在平均方向特征栅格中划分路段对象,利用道路对象的光谱特征向轨迹无法覆盖的小区内部进行拓展,以获得提取区域内较为完整的道路信息。试验证明：本文方法可以有效降低道路的同物异谱现象及阴影、树木遮挡的影响,高效地提取高分遥感影像中的道路区域。与传统的遥感影像分类方法相比,具有更高的精度与自动化程度,相较于深度学习模型具有更广的适应性。     

空间信息感知语义分割模型的高分辨率遥感影像道路提取

道路信息自动化提取已经成为遥感领域热门的研究方向,而基于深度学习的遥感影像道路信息提取方法已经取得了许多成果。但由于受到网络中卷积和池化等操作的影响,基于深度学习的道路提取方法存在着空间特征和地物细节信息丢失等问题,造成许多误提现象。针对此问题,本文设计了一种改进的道路提取语义分割网络模型,该网络以改进的ResNet网络为主体,并引入坐标卷积和全局信息增强模块,用于增强空间信息和全局上下文信息的感知能力,突出道路边缘特征进而确保道路分类的精确性。本文方法在公开道路数据集和高分数据集上获得了显著的提取效果,与其它方法相比取得了明显提高;并且,在一定程度上减少了树木、建筑阴影等自然场景因素遮挡的影响,可以完整准确地提取出道路;此外,模型对多尺度道路也可以实现有效地提取。     

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。     

一种利用Mask R-CNN的遥感影像与矢量数据配准方法

遥感影像数据与地理信息系统（geographic information system,GIS）矢量数据的配准是遥感与GIS集成的基础。目前遥感影像与矢量数据的配准关键在于遥感影像特征的提取,而现有遥感影像特征提取方法存在特征提取不完整、配准失败和精度不高等问题。由此提出了一种基于Mask R-CNN（region-based convolutional neural network）的遥感影像与矢量数据配准方法,首先,利用Mask R-CNN模型提取影像的道路交叉口作为影像控制点; 然后,依据几何拓扑关系筛选矢量数据道路交叉口作为矢量控制点,再根据遥感影像与矢量数据控制点的欧氏距离确定同名控制点;最后,以同名控制点为基础实现遥感影像与矢量数据的配准。选取上海市矢量数据和高分二号影像数据进行配准实验,实验结果表明, 所提方法鲁棒性强、精度高。     

基于 GVF 和 Snake 模型的高分辨率遥感图像四元数空间道路提取

基于Snake模型的优势及缺陷,提出一种高分辨率多光谱图像道路提取方法。通过建立多光谱图像信息的四元数表达式,解决Snake模型应用于多光谱图像的局限性;通过多光谱图像四元数空间标记分水岭分割,获取道路初始轮廓,解决道路初始边界设置问题;通过梯度矢量流模型迭代求解,解决道路凹陷位置逼近问题,最终实现道路提取。用QuickBird 高分辨率多光谱遥感数据验证方法的可行性,与直接采用Snake 模型进行道路提取结果相比,本文所提出的方法对于高分辨率影像上的高等级道路提取具有较好的精度。     

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.     

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。     

脉冲耦合神经网络的遥感影像城市道路提取

针对高分辨率遥感影像中阴影对道路提取产生较大干扰的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的城市道路提取方法。该方法首先在近红外波段检测并消除阴影和水体的影响,并使用PCNN对消除阴影后的灰度图像进行分割处理;然后使用形态学建筑物指数(MBI)和归一化差分植被指数(NDVI)分别提取出建筑物和植被信息,消除建筑物和植被的影响;最后提取受行道树影响较大的道路,并对处理后的图像作数学形态学法的处理。该文以深圳市SPOT-7高分辨率影像进行实验。实验表明,该方法能保留原始的道路边缘细节信息,并对阴影具有很好的抗干扰作用,提取的道路信息具有很好的连续性和完整性。     

国产高分辨率遥感影像农村公路核查方法及其应用

传统的农村公路核查需要人工实地抽查或通过GNSS设备进行信息采集验核,存在成本高、效率低等问题。遥感影像具有成像范围广、时效性高、成本低、能客观反映现实情况等优点。相比于传统方法,将遥感影像引入农村公路核查,能客观、准确、高效地对农村公路相关信息进行核查。本文基于国产高分辨率遥感影像,结合农村公路遥感核查业务,采用遥感影像道路提取算法,设计并实现了一种农村公路核查方法。将本方法应用于某中部省份农村公路遥感核查业务,实际应用表明该方法能有效提高现有农村公路遥感核查的工作效率。