高分辨率遙感影像中典型道路提取方法研究

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1、碩士學(xué)位論文高分辨率遙感影像中典型道路提取方法研究RESEARCHONMETHODSOFTYPICALROADEXTRACTIONFROMHIGH-RESOLUTIONREMOTESENSINGIMAGE張瑩瑩哈爾濱工業(yè)大學(xué)2016年7月國內(nèi)圖書分類號：TP751學(xué)校代碼：10213國際圖書分類號：621.396密級：公開工程碩士學(xué)位論文高分辨率遙感影像中典型道路提取方法研究碩士研究生：：張瑩瑩導(dǎo)師：：張鈞萍教授申請學(xué)位：：工程碩士學(xué)科：：電子與通信工程所在單位：：電子與信息工程學(xué)院答辯日期：：2016年

2、7月授予學(xué)位單位：：哈爾濱工業(yè)大學(xué)ClassifiedIndex:TP751U.D.C:621.396DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONMETHODSOFTYPICALROADEXTRACTIONFROMHIGH-RESOLUTIONREMOTESENSINGIMAGECandidate：ZhangYingyingSupervisor：Prof.ZhangJunpingAcademicDegreeAppliedfor：Masterof

3、EngineeringSpeciality：ElectronicsandCommunicationEngineeringAffiliation：SchoolofElectronicsandInformationEngineeringDateofDefence：July,2016Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文摘要道路是連通城市的脈絡(luò)，屬于典型的人工地物。隨著衛(wèi)星成像分辨率的不斷提高，如何高效、精

4、確地從高分辨率遙感影像中提取道路信息具有重要意義和研究價值。本論文主要研究高分辨率遙感衛(wèi)星影像中道路信息的提取方法。道路根據(jù)其彎曲程度、結(jié)構(gòu)布局可分為不同類型的道路網(wǎng)絡(luò)。針對不同類型的道路影像，本論文中分別應(yīng)用分辨率為0.41m~2m的全色影像及分辨率為4m的多光譜影像對道路信息進行精確提取。論文首先分析道路信息的基本特征，針對其特征對高分辨率遙感影像進行預(yù)處理進而實現(xiàn)對目標(biāo)信息的增強以及對背景噪聲干擾的抑制。在此基礎(chǔ)上，對影像進行分割以實現(xiàn)目標(biāo)與背景地物的初步分離。在此基礎(chǔ)上，利用形狀指數(shù)實現(xiàn)對道路信息

5、的精確提取，之后應(yīng)用多方向形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素對影像進行形態(tài)學(xué)操作，以平滑道路信息、填充小孔洞。針對道路初步提取結(jié)果存在的兩個問題：非道路信息與道路粘連無法剔除以及由交通標(biāo)志等地物的遮擋導(dǎo)致的道路主體上的斷裂和孔洞，論文提出基于張量投票的方法對道路初步提取結(jié)果進行精細處理，剔除粘連的非道路信息、連接斷裂處，對道路初步提取結(jié)果進行提純，完善提取的道路信息。對道路提純結(jié)果影像進行張量投票，檢測球顯著性特征，結(jié)合道路交叉口特性，實現(xiàn)道路交叉口的精確檢測和識別。進一步地在道路完整提取的基礎(chǔ)上，應(yīng)用基于LSD的算法對直線

6、型道路的中心線進行優(yōu)化提取，結(jié)合張量投票以及交叉口特性實現(xiàn)對曲線型道路中心線的優(yōu)化提取。通過對不同數(shù)據(jù)源、不同分辨率、不同類型的高分辨率遙感影像進行道路提取的實驗結(jié)果的分析表明，論文提出的道路提取方法具有較高的精度以及較強的魯棒性，對于不同類型的道路均可實現(xiàn)精確提取。關(guān)鍵詞：高分辨率遙感影像；道路提??；張量投票；交叉口檢測；道路中心線提取I哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文AbstractRoadistypicalartificialobject,whichisaveryimportantpartofcity

7、structureastheskeletonofthecity.Withtherapiddevelopmentofscienceandtechnology,theresolutionofremotesensingsatelliteimageisinconstantincrease.Researchonextractingtargetfeatureinformationfromhigh-resolutionremotesensingimagehasbecomeahotshotinrecentyears.In

8、thispaper,themethodsofroadextractionfromhigh-resolutionremotesensingimagearestudied.Roadcanbeclassifiedintodifferenttypesaccordingtoitscurvatureandstructurefeature.Panchromaticimagesofresolutionfromzeropointfouronem