高分辨率遙感影像道路信息提取方法研究

《高分辨率遙感影像道路信息提取方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。

1、2011年第8期胡張武:高分辨率遙感影像道路信息提取方法研究13文章編號:0494-0911(2011)08-0013-04中圖分類號:P237文獻標識碼:B高分辨率遙感影像道路信息提取方法研究胡張武(安徽省第四測繪院，安徽合肥230031)ResearchonMethodsofRoadExtractionfromHigh-resolutionRemoteSensingImageHUZhangwu摘要:隨著遙感技術(shù)的發(fā)展以及各種先進遙感傳感器的出現(xiàn)，高分辨率遙感技術(shù)不斷應(yīng)用于實際，根據(jù)光譜特征分類的圖像存在道路與

2、居民地的混淆，受交通工具和行道樹等影響容易產(chǎn)生道路中的空洞和毛刺等。以蕪湖地區(qū)IKONOS影像為例，利用ERDAS、Matlab軟件可以很好地解決道路與居民地混淆的問題，以及利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的相關(guān)算法和形狀指數(shù)去除道路信息提取過程中的各種噪聲等，最終完成道路信息網(wǎng)的提取。關(guān)鍵詞:高分辨率影像;道路提取;數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué);形狀指數(shù);IKONOSDAS以及Matlab軟件上很好地解決了道路與居民一、引言地混淆問題，以及利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的相關(guān)算法和形隨著城市的發(fā)展，城市的交通成為制約著城市發(fā)狀指數(shù)去除道路信息提取過程中的各種噪聲

3、等，再展的重要因素，道路作為一種重要的地物現(xiàn)象越來越利用膨脹運算進行道路斷線連接，利用閉運算、開受到關(guān)注。如何利用遙感影像對道路進行自動識別運算進行道路平滑，最終實現(xiàn)道路信息的提取。與提取，對于GIS數(shù)據(jù)的更新、影像匹配、目標檢測、二、研究區(qū)域與研究數(shù)據(jù)數(shù)字測圖自動化，以及對于城市規(guī)劃、土地利用管理、交通管理、災(zāi)害監(jiān)測都有十分重要的應(yīng)用價值。衛(wèi)星1．研究區(qū)域影像提供了地球表面的重要信息。中低分辨率對高本文以蕪湖市區(qū)為研究對象，提取其道路信精度的GIS應(yīng)用有一定的局限性。高分辨率的傳感息。該區(qū)的道路網(wǎng)比較復(fù)雜，主干

4、公路與次級公路器(如IKONOSSPOTOrbit/View等)的出現(xiàn)為影像的交錯。其中居民地與公路相連，在影像上同物異譜高精度解譯提供了更大的可能性?，F(xiàn)象很嚴重。試驗數(shù)據(jù)是蕪湖市區(qū)的道路信息。目前針對道路信息提取的研究主要有以下幾2．研究數(shù)據(jù)個方面:采用的是蕪湖市高分辨率IKONOS遙感影像，1)對道路特征的進一步研究，結(jié)合紋理信息。其糾正后的遙感影像如圖1所示。2)利用多幅影像建立道路的三維模型，同時考慮道路與其背景物體如建筑物、樹和車等物體之間的關(guān)系，建立一個全局的模型。3)面向?qū)ο蠓椒ǖ膽?yīng)用。該方法首先應(yīng)

5、用在計算機程序設(shè)計中，它是吸收了軟件工程領(lǐng)域十幾年來的新概念和新方法而發(fā)展起來的一種很有前途的方法，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用。其特點是基于對象而不是基于像素來進行影像分析與理解的。圖1糾正后的研究區(qū)影像4)與其他領(lǐng)域研究相結(jié)合。道路提取是一個很復(fù)雜的過程，它涉及很多學(xué)科、領(lǐng)域，如數(shù)學(xué)、計該影像IKONOS的參數(shù)為:成像波段:波段(單波算機圖形學(xué)、計算機視覺等。段)3(紅色)，0．64～0．72μm，空間分辨率:4m;成本文以蕪湖地區(qū)的IKONOS影像為例，在ER-收稿日期:2011-05-25作者簡介:胡張武(1976—)，

6、男，安徽桐城人，工程師，研究方向為GIS原理與應(yīng)用。14測繪通報2011年第8期像時間:2007-08-07。該影像的波段:波段3(紅色)，(或侵蝕)、開啟和閉合，它們在二值圖像和灰度圖0．64～0．72μm;該區(qū)的經(jīng)緯度:N31°17'27．6″～像中各有特點?；谶@些基本運算還可推導(dǎo)和組N31°17'55．14″，E118°22'3．31″～E118°22'36．53″。合成各種數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)實用算法，用它們可以進行圖像形狀和結(jié)構(gòu)的分析及處理，包括圖像分割、特征三、道路信息提取方法研究抽取、邊界檢測、圖像濾波、圖

7、像增強和恢復(fù)等。數(shù)1．理論基礎(chǔ)學(xué)形態(tài)學(xué)方法利用一個稱作結(jié)構(gòu)元素的“探針”收目前對于道路提取的方法主要分為自動和半集圖像的信息，當(dāng)探針在圖像中不斷移動時，便可自動兩大類。自動道路提取方法是通過認識和理考察圖像各個部分之間的相互關(guān)系，從而了解圖像解道路影像特征，自動準確定位道路的位置;半自的結(jié)構(gòu)特征。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基于探測的思想，與人的動道路提取利用人機交互式進行，其主要思路是人FOA(focusofattention)的視覺特點有類似之處。作工提供道路的初始(種子點)，有時還需提供初始方為探針的結(jié)構(gòu)元素，可直接攜帶知識

8、(形態(tài)、大小，向，然后計算機再根據(jù)一定的規(guī)則進行處理識別，甚至加入灰度和色度信息)來探測、研究圖像的結(jié)有時還需要進行適當(dāng)?shù)慕换ィＷC識別的準確性。構(gòu)特點。半自動道路提取一般可以分解成4個步驟:數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的運算種類很多，本文所涉及的主①道路影像特征增強;②確定道路的種子點;③跟要有以下幾種:定義一個集合A，一個結(jié)構(gòu)元素B，蹤和擴展種子點，形成道路段;④連接道路段，形成形態(tài)開