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.     

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。     

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。     

利用MRF方法的高分辨率影像道路提取

高分辨率遥感影像提供了地物更丰富的信息,包括光谱信息、地物结构、形状、纹理以及地物之间的空间关系等多方面的信息。面向对象的影像分析方法以目标地物为研究对象,充分考虑目标地物的形状、结构及空间关系等信息进行目标的提取和分析,是当前高分辨率信息提取技术的主要方法。研究了采用面向对象目标的思想将MRF方法应用于高分辨率遥感影像的道路目标提取中,并进行了道路提取实验。     

Pleiades高分辨率卫星影像道路提取技术

遥感影像上的道路提取是摄影测量与计算机视觉研究的一项重要内容,本文设计了一种高分辨率卫星影像道路提取方法,首先,利用Canny边缘提取算子提取左影像上的边缘,并利用霍夫变换对线特征进行检测,根据道路的几何特性检测平行直线,再基于影像匹配方法匹配立体像对上的道路;然后,利用卫星影像RPC参数前方交会原理实现道路的几何定位。利用Pleiades卫星影像开展试验,自动提取的道路与人工采集的道路几何定位误差在1个像素以内,试验结果验证了本文方法的有效性。     

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。     

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。     

改进型算法的高分辨率遥感影像道路灾害信息提取

对灾后道路受灾信息获取,分析其交通通行能力,是救灾关键之一。本文针对传统高分辨率遥感影像道路信息提取方法效率低的问题,在面向对象算法基础上,提出了一种改进型的矢量与影像叠加的算法,对灾害道路进行信息提取。试验结果表明,该算法提高了灾害道路信息提取的效率与精度。     

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。     

OpenStreetMap辅助下的高分辨率光学影像道路损毁提取

提出了一种以高分辨率遥感影像和OpenStreetMap道路矢量数据作为数据源的道路损毁提取方法。在OpenStreetMap道路矢量数据的辅助下,利用道路在高分辨率影像上的特征,结合学习-检测的方法对损毁区域进行检测,提取疑似损毁路段,基于道路信息对损毁路段进行验证,剔除虚警。实验表明,该方法能够快速、准确地对道路损毁信息进行提取。     

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。     

基于易康平台的高分辨率影像在测绘生产中的地物提取

随着遥感技术的发展,遥感数据获取手段有了长足的进步。测绘部门在生产中也展开了基于高分辨率影像提取地表覆盖等信息。本论文以易康软件作为卫星遥感影像地物提取的平台,研究如何利用高分辨率遥感影像生成地表覆盖分类图,以达到测绘部门在生产中的需求。     

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...