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《高分遙感影像道路提取方法研究.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第40卷第11期·學(xué)術(shù)湖南農(nóng)機2013年11月VoJ．4ONov11HUNANAGRICULTURALMACHINERYNov2O13高分遙感影像道路提取方法研究孫傲(武漢大學(xué)遙感信g,i程學(xué)院，湖北武漢430079)摘要：高分辨率遙感影像道路提取是當前研究的一個熱點，傳統(tǒng)的提取方法多基于光譜特征，不能充分利用高分影像的形狀、紋理等特征。文章提出了一種利用光譜特征和形狀特征提取高分遙感影像道路的方法。首先利用道路的光譜特征，采用閾值分割法提取可能的道路段并去除小面積區(qū)域，再根據(jù)道路的線性特征去除非線性區(qū)域，之后進行形態(tài)學(xué)
2、閉合運算填補由道路光譜差異造成的孔洞，并進行修剪，實現(xiàn)道路的提取。關(guān)鍵詞：高分影像；道路提?。婚撝捣指睿粩?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中圖分類號：P237文獻標識碼：A文章編號：1007—8320(2013)11—0043～03ScoresroadextractionmethodofremotesensingimagesSUNAo(Institute’RemoteSensingInformationEngineering,WuhanUniversity,Wuhan，China430079，China)Abstract：RoadExtract
3、ionfromHighResolutionRemoteSensingiscurrentlyahotresearchtopic，thetraditionalmulti-spectralfeatureextractionmethods,Nottakeadvantageoftheimagescoreshape，textureandothercharacteristics．ThispaperpresentsashapeusingthespectralfeaturesandfeatureextractionofhighThemet
4、hodofremotesensingimagepath．Firstly，thespectralcharacteristicsoftheroad，usingthresholdsegmentationmethodtoextractandremovepossibleroadsegmentsSmallareas，Linearcharacteristicsaccordingtotheroadandthenremovethenon-linearregion，morpholog—icalclosingoperationafterfiI
5、IlightbytheroadCausedbydifferencesinspectralholesandtrimmingtoachieveroadex—tractionKeywords：scoreimages；roadextraction；thresholding；mathematicalmorphology道路作為城區(qū)的骨架，在城市用地、經(jīng)濟活動中有著舉足將光譜信息和形狀等信息結(jié)合起來。Dell’Acqua和Gamba運輕重的地位，它的高精度自動識別和提取、以及實時更新的道用模糊霍夫變換方法檢測線性特征。Song和Ci
6、vco將形狀特路網(wǎng)信息對交通管理、城市規(guī)劃、自動車輛導(dǎo)航、應(yīng)急事務(wù)處征與基于像素的支持向量機(SVM)分類結(jié)果結(jié)合起來提取道理、地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫更新等都有重要的理論和現(xiàn)實意義。路信息。Shi和Zhu提出一種運用線段匹配法對二值化影像高分辨率遙感影像由于具有更新速度快、獲取周期短、地進行道路提取的方法。沈占鋒等提出了一種基于影像特征基物細節(jié)豐富等特點，在生產(chǎn)生活的各個領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。元分割和基元分析，并結(jié)合面向?qū)ο蠹夹g(shù)提取不同尺度下高隨著影像分辨率的提高，道路目標越來越多，一些窄小的在低分辨率遙感影像道路信息的方法。
7、劉生等設(shè)計了一種全方位分辨率影像上難以辨別的道路也能分辨出來，然而與此同時，結(jié)構(gòu)元素多級加權(quán)濾波去噪算法和多尺度全方位形態(tài)學(xué)邊緣影像上非目標噪聲也越來越多。目前在高分辨率圖像中提取檢測算法來進行高空間分辨率遙感影像的處理。Miao和Shi城市道路的主要問題有：高分辨率圖像中道路內(nèi)部和道路方提出了一種基于形狀特征和多元自適應(yīng)回歸樣條的道路中心向一致的直線(如道路分界線)，還有和道路方向不一致的直線提取方法。盡管將形狀特征與光譜特征結(jié)合的方法展示出線(如人行橫道線)，這些直線是導(dǎo)致錯誤提取或道路端分裂良好的性能，但還沒有任何
8、一種線性特征提取方法對于所有的原因之一；分辨率越高，地面建筑物越清晰，建筑物頂部或者情況均適用，仍需進一步的研究。建筑物的陰影往往會形成近鄰道路規(guī)則平行線，這在高分辨文章基于QuickBird影像，采用光譜特征和形狀特征相道路提取中也是導(dǎo)致錯誤道路提取的原因之一；道路上的汽結(jié)合的方法，利用閾值分割、濾波、形態(tài)學(xué)等算法
