基于高通滤波的高分辨率遥感影像城市道路提取
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法
Ｅ ｍａ ：ｈｕｇ ９ ６ ａｏ ． ｍ． — ｉ ｚｏ ｓ １６ ￣ｙ ｈ ｏ ｏ ｃ ｌ ｔ ｎ
Ｚ Ｕ ｈ ｏｇ ａ ｇ Ｌ Ｕ Ｊ ａ ｄ ａ ， ＨＥ ｎｘ． ｅ ｔｏ ｏ ｅｔａ ｔｒ ａ ｓｉ ｒ ａ ｒａ ｆｏ ｈｇ —ｅｏｕ ０ ｅ ＨＯ Ｓ ａ－ｕ ｎ ， Ｉ ｕ ｎ ｕ ｎ Ｃ Ｎ Ｒｅ —ｉ ｗ ｍｅｈ ｄ ｔ ｘｒ ｃ ｏ ｄ ｎ ｕ ｂ ｎ ａｅ ｒｍ ｉ ｒｓｌ廿 ｎ ｒ－ Ｎ ｈ
ｉ ｒ ａ ｒ ａ ｆ ｍ Ｊ ｈ ｒ ｓ ｌｔ ｎ ｉ ｇ ｓ ｎ ｕｂ ｎ ａｅ ｒ ｏ ｈ ｇ —ｅ ｏ ｕ ｉ ｍａ ｅ ． ｉ ｏ Ｋｅ ｒ ｓ ｒ ａ ｘ ｒ ｃｉ ｎ；ｎ ｕ ａ ｅ ｔ ｒ ｌ ｅ ｓ ｇ ｎ ｔ ｈｎ Ｍ ａ ｋ ｖ ｒ ｎ ｏ ｆ ｌ ｙ ｗｏ ｄ ： ｏ ｄ ｅ ｔａ ｔｏ ａ ｇ ｌｒ ｔｘ ｕ ｅ； ｎ ｅ ｍｅ ｔ ｍａ ｃ ｉ ｇ； ｒ ｏ ａ ｄ ｍ ｅ ｄ ｉ ｉ
摘
要： 在综合几种现有算法优 点的基础上 ， 出一种新的道路提取 策略 。首先 以角度纹理特性法分割原始影像 ； 着利 用直线 提 接
匹配原理剔除初 始分割结果 中的非道路地物 ， 到更为规 则的道路 条带 ； 得 然后通过形态学手段 获得道路 中心线 ， 并将每条 中心线
拆 分 为 多段 直线 ； 结合 上 下文 知 识 的 马 尔可 夫模 型被 用 于组 织 道路 段 的 中・ ， 而 恢复 完整 道 路 网。 实验 结 果表 明 ： 方 法 具 心线 从 新 有 良好 的性 能 ， 以从 高 分辨 Ｉ ＯＮ 遥 感 影像 中提 取 出复 杂 的城 市道路 。 可 Ｋ ＯＳ
河海大学 测绘工程系 ， 南京 ２ ０ ９ １ ０８
Ｄ ｐｒ ｅ ｔｏ ｕｖｙｎ ｎ ｐ ｉｇ Ｅ ｇ ｅｒ ｇＨｏ ａ Ｕ ｉｅｓｙ Ｎａｊ ｇ２ ０ ９ ， ｈｎ ｅａｔ ｎ ｆＳｒｅ ｉ ａ ｄＭａ ｐ ｎ ｉ ｅ ｎ ， ｈ ｉ ｎｖｒｉ ， ｎｉ １０ ８ Ｃ ｉａ ｍ ｇ ｎ ｎ ｉ ｔ ｎ
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法在过去的几十年里，高分辨率遥感影像已经成为了城市规划和管理的重要工具。
通过分析这些影像，可以提取出城市道路的位置和特征，为城市交通规划和交通状况监测提供数据支持。
然而，由于城市道路的复杂性和多样性，现有的方法在提取精度、处理速度和适应性方面仍然存在一些局限性。
因此，本文提出了一种新的方法，旨在解决这些问题。
首先，本方法采用了一种基于深度学习的图像分割算法。
该算法通过训练一个深度卷积神经网络，将道路区域和非道路区域分割开来。
为了训练网络，我们使用了大量的标记数据，其中包括城市道路和非道路的遥感影像样本。
通过训练，网络可以学习到道路的特征，并能够准确地提取出道路区域。
其次，本方法利用了多尺度处理技术。
由于遥感影像中的道路尺度各异，为了提高提取精度，我们采用了多尺度处理技术。
具体而言，我们首先将原始遥感影像进行分割，得到一系列不同尺度的子图像。
然后，针对每个子图像，我们分别使用图像分割算法提取道路区域。
最后，将得到的道路区域进行合并和优化，以得到最终的道路提取结果。
此外，本方法还引入了半监督学习的思想。
传统的道路提取方法通常需要大量的标记数据，这在实际应用中往往是难以获得的。
为了克服这个问题，我们使用了一种半监督学习的方法。
具体而言，我们首先用少量的标记数据训练网络，然后使用网络提取道路区域，并将提取结果与原始影像进行比较。
通过比较结果，我们可以发现一些错误的提取区域，并将其标记为非道路区域。
然后，我们使用这些新的标记数据重新训练网络，以提高提取精度。
最后，我们对我们的方法进行了大量的实验证明了其有效性和准确性。
通过与传统的道路提取方法进行比较，我们的方法在准确度和处理速度方面都取得了显著的改进。
我们还对不同尺度的影像进行了实验，结果表明我们的方法对于不同尺度的道路都具有很好的提取能力。
综上所述，我们提出的新方法在高分辨率遥感影像中提取城市道路方面有着显著的优势。
一种基于高分辨率遥感影像的道路提取方法
一
种基 于高分辨率遥感影像 的道路提取方法
谢谦 礼 ｔ 程承 旗 １ 马 廷２
（ 北京 大 学遥 感所 ， 北京 １ ０ ７ ） ０ ８ １ （ 国科 学院地 理科 学 与资源研 究所 资 源与环境 信 息 国家重点 实验 室 北京 ｌｏ ｏ ） 中 ｏ ｌ １
．
Ｅ—ｍａｌ ｘ ｉ： ｑｌ ｑａ ＠ｐ ｕｅ ｕｃ ｉｎ ｋ ．ｄ ．ｎ
—
摘 要 道 路 等 线性 地 物 的 自动 提 取 一 直是 高分 辨 率 遥 感 影像 研 究 所 关 注 的 内容
，
论 文 在 分 析 现 有 的 各 种 提 取 方 法 的 基 础 上 ， 合 城 市道 路 在 高分 辨 率 遥 感 影像 上 的特 点 提 出一 种 半 自动 的道 路 提 取 法 。该 ： 法 先 对遥 感 影 像 中的 道路 点 结 ５ － －
Ｘ ｅ Ｑｉｎｉ Ｃ ｅ ｇ Ｃ ｅ ｇ ｉ Ｍａ Ｔ ｎ ￣ ｉ ａｌ ｈ ｎ ｈ ｎ ｑ ｉｇ
（ ｓ ｔｔ ｏ ｅ ｔ ｅｓ ｇ Ｐ ｋｎ ｎｖｒｉ ， ｅ ｉｇ １ ０ ７ ） Ｉ ｔｕｅ ｆＲ ｍｏｅＳ ｎｉ ，ｅ ｉｇ Ｕ ｉ ｓ ｙＢ ｉｎ ０ ８ １ ｎｉ ｎ ｅ ｔ ｊ
ｉ ｔｈ ｖ ａ ｌｄ ｓ ｍｅ ｐ ｘ ｌ ｎ ｋ ｎ ｓａ ｉ ｉ ｌ ｃ ｌｕ ａ ｉ ｆ ｔ ｅｒ ｐ ｃ ｒ Ｔ ｅ ａ ｅ ｓ ｔ ｎ ｏ ｇ ｎ ｐ ｘ ｌ ｆ ｓ ａ ｅ ｓ ｍｐ ｅ ｏ ｉｅｓ ａ ｄ ｍａ ｅ ｔｔ ｔ ａ ａｃ ｌｔ ｎ ｏ ｈ ｉ ｓ ｅ ｔ ｍ、 ｈ ｎ ｗｅ ｈ ｖ ｅ ａ ｒ ｉ ａ ｉ ｅ ｎ ｒ ｓｃ ｏ ｕ ｉ ｌ ｉ
（ｔ ｅ Ｋ ｙ Ｌ ｂ ｏ ｅｏｒｅ ｎ ｎ ｉ ｎ ｎ ｎｏｍ ｔ ｎ Ｓ ｓ ｍ． ｓ ｔｔ ｏ ｅ ｇａ ｈ ｃｅ ｃ ＆ Ｓａ ｅ ａ ． ｆＲ ｓｕｃｓａ ｄ Ｅ ｖｒ ｍｅｔＩｆｒ ａｉ ｙｔ Ｉ ｔｕｅ ｆＧ ｏｒｐ ｙ Ｓ ｉ ｅ ｔ ｏ ｏ ｅ ｎｉ ｎ
基于深度学习的高分辨率遥感影像道路自动提取研究
基于深度学习的高分辨率遥感影像道路自动提取研究1. 引言1.1 研究背景和意义随着遥感技术的飞速发展，高分辨率遥感影像已经成为地理空间信息获取的主要手段。
从高分辨率遥感影像中自动提取道路信息，对于城市规划、交通管理、灾害监测等领域具有重要的应用价值。
然而，传统的基于图像处理的方法在道路提取中往往受到噪声、阴影、光谱变异等因素的干扰，难以实现高精度、高效率的自动提取。
深度学习技术的兴起为遥感影像道路自动提取提供了新的解决方案。
通过深度学习模型的学习和优化，可以从复杂的遥感影像中准确地提取出道路信息，大大提高了道路提取的精度和效率。
1.2 国内外研究现状国内外学者在基于深度学习的遥感影像道路提取方面进行了大量的研究。
早期的研究主要集中在利用卷积神经网络（CNN）进行道路提取，通过设计不同的网络结构和训练策略来提高提取精度。
近年来，随着全卷积网络（FCN）和U-Net等模型的提出，研究者开始尝试利用这些模型进行遥感影像的道路提取，取得了显著的效果。
此外，还有一些研究将深度学习与其他技术相结合，如条件随机场（CRF）、图模型等，以进一步提高道路提取的准确性。
1.3 研究目标和方法本文的研究目标是基于深度学习技术，设计并实现一种高精度、高效率的高分辨率遥感影像道路自动提取方法。
为实现这一目标，本文将采用以下研究方法：首先，对高分辨率遥感影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正、正射校正等步骤，以提高影像质量；其次，设计一种基于深度学习的道路提取模型，通过大量的训练数据对模型进行训练和优化；最后，对提取结果进行后处理和优化，以提高道路提取的准确性和完整性。
2. 高分辨率遥感影像数据预处理2.1 数据来源和特性本文所采用的高分辨率遥感影像数据主要来源于卫星遥感平台。
这些数据具有高空间分辨率、多光谱特性和丰富的地物信息。
然而，由于受到大气条件、传感器误差等因素的影响，原始遥感影像往往存在辐射失真、几何变形等问题，需要进行预处理以消除这些影响。
高分辨率遥感图像中道路提取方法研究的开题报告
高分辨率遥感图像中道路提取方法研究的开题报告一、选题背景及意义随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感图像得到了越来越广泛的应用，其中包括道路交通建设规划、城市规划、交通监控等方面。
然而，高分辨率遥感图像中道路的自动提取一直是一个难题。
传统的人工判读方法工作量大且效率低，且计算机自动提取算法复杂，提取精度不够高，这为道路的信息获取和道路网络的建立造成了困难。
因此，研究高分辨率遥感图像中道路的自动提取方法，对于提高道路的自动化提取效率、优化城市规划和交通管理具有重要意义。
二、研究目标本课题旨在研究有效的适应高分辨率遥感图像中道路特征的自动提取算法，以提高道路信息的获取效率和提取精度。
三、研究内容及技术路线3.1 高分辨率遥感图像中的道路特征分析通过对高分辨率遥感图像中道路特征和非道路特征的分析，提取出道路特征的关键指标，在道路自动提取过程中起到指导作用。
3.2 高分辨率遥感图像中道路自动提取算法的研究与改进基于图像处理的特征提取方法和计算机视觉方法的道路自动提取算法，提高自动提取算法的准确性和鲁棒性。
针对传统算法的不足，采用深度学习等机器学习方法进行改进。
3.3 高分辨率遥感图像中道路自动提取实验与结果分析建立高分辨率遥感图像数据集，应用上述自动提取算法进行道路自动提取，并对结果进行统计分析和比较，为算法的进一步优化提供指导和参考。
四、研究预期结果设计一种适应高分辨率遥感图像中道路特征的自动提取算法，并通过实验进行验证，在提取精度和效率方面得到显著提升。
五、研究可行性分析高分辨率遥感图像中的道路自动提取算法一直是遥感图像处理中的难点问题，但随着深度学习方法的出现和发展，在这一领域开展的研究已经具备可行性。
本课题的实现需要大量遥感图像数据和算法处理平台，但目前已经有成熟的数据集和相关的处理平台，因此可行。
同时，本课题的研究成果可以在城市规划、道路网络建设等领域得到广泛应用，具有很高的应用前景和市场价值。
基于高分辨率遥感影像的道路特征信息提取方法
Ｗ Ｅ Ｓ Ｔ Ｒ Ｎ Ｒ Ｅ Ｓ ０ Ｕ Ｒ Ｃ Ｅ Ｓ 部鸳
基于高分辨率遥感影像的道路特征信息提取方法
傅 刚
内蒙古 自治区测绘产品质量监督检验站
呼和浩特
０ １ ０ ０ ２ ０
摘要 ： 高分辨率遥感影像越来越丰富 ， 使得 高分辨率影像的信息提取要求也越来越 高， 特别是对道路这种特殊的地物 而言 ， 其提取的准确性对后续应用有很大影响。本文总结了高空间分辨率遥感影像中道路的物理和几何特征 、 已有道路 提取方法及未来的发展方 向。
刊 物上发表 多篇 专业论文 ， 具有扎 实的理 论基 础和丰富的工作经验。
Ｒ Ｅ Ｓ ＯＵ Ｒ Ｃ Ｅ Ｓ｜ １ ５ １
西鄙 鸳 Ｗ Ｅ Ｓ Ｔ Ｒ Ｎ Ｒ Ｅ Ｓ ０ Ｕ Ｒ Ｃ Ｅ Ｓ
遥感测绘 ２ ０ １ ６ 年 第 六期
的起 始 点 和起 始 方 向 ； 第三 ， 扩展 和 跟 踪 起始 点 ， 提 取道 路 取道路轮廓 ； 三是根据上一步骤提取 的道路轮廓线 ， 从第一 段； 第四 ， 将 各个 道 路段 连接 ， 从 而形成 道路 网 。
１ ． 道路 特征 提 取 的原理
道路在高空间分辨率 的遥感影像上 ， 通过人工解译 是
很 容 易被 识 别 和 提 取 出来 的 ， 这 主要 是 因 为道 路 的物 理 和
几何特性与其他地物有明显 的区别 ， 因此 ， 只有 明确道路的 人工选取道路 的起始点和起始方 向， 然后设置规则 ， 由计算
作 者 简介 ： 傅刚， 男， 高级工程 师， 武 汉大学测绘工程 专业本科毕 业 ， 工 学学士。长期从 事测绘地理信 息产品检 查验收和测绘仪 器计量检
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法摘要：道路是城市交通的重要组成部分，如何高效地从遥感影像中提取道路信息一直是遥感图像处理中的研究热点。
本文提出了一种基于卷积神经网络和局部特征的新方法，实现了对高分辨率遥感影像中道路的自动提取和识别。
该方法在多个数据集上进行了测试和验证，结果表明其具有较高的准确性和鲁棒性，可为城市规划和交通管理等领域提供有效的支持。
关键词：遥感影像，道路提取，卷积神经网络，局部特征，城市规划一、引言随着城市化进程的不断推进，城市交通问题日益突出，道路建设和交通管理也成为城市规划和管理的重要任务。
遥感技术作为一种非接触式、高效率的信息获取方式，已被广泛用于城市规划和交通管理中。
而道路作为城市交通的重要组成部分，如何高效地从遥感影像中提取道路信息一直是遥感图像处理中的研究热点。
传统的道路提取方法主要基于图像处理和计算机视觉技术，如边缘检测、形态学变换、区域生长等。
然而，这些方法往往受到遥感影像本身的特点、光照条件、遮挡等因素的影响，容易出现漏检、误检等问题。
因此，如何提高道路提取的准确性和鲁棒性，成为当前道路提取研究的重要方向。
近年来，深度学习技术的发展为道路提取带来了新的思路和方法。
卷积神经网络（CNN）是深度学习的重要组成部分，其具有自动特征提取、端到端训练等优势，已被广泛用于图像分类、目标检测等领域。
在道路提取方面，CNN也被应用于道路提取模型的设计和训练中，取得了不错的效果。
然而，基于CNN的道路提取方法仍存在一些问题。
一方面，CNN需要大量的训练样本和计算资源，训练过程复杂，容易出现过拟合等问题。
另一方面，遥感影像中的道路具有多样性、复杂性和不规则性，对于CNN的特征提取和分类能力提出了更高的要求。
因此，如何进一步提高CNN在道路提取中的性能，成为当前道路提取研究的重要问题。
本文提出了一种基于卷积神经网络和局部特征的新方法，实现了对高分辨率遥感影像中道路的自动提取和识别。
基于高分辨率遥感影像的城市道路提取方法研究_朱晓铃
半自动道路提取利用人机交互式进行。其主要思 路是人工提供道路的初始点 ( 种子点 ), 有时还需提供 初始方向, 然后计算机再根据一定的规则进行处理识 别, 有时还需要进行适当的交互, 保证识别的准确性。 半自动道路提取一般可以分解成 4个步骤: ¹ 道路影 像特征增强; º 确定道路的种子点; » 跟踪和扩展种子 点, 形成道路段; ¼连接道路段, 形成道路网。常见方 法有: 动态规划法、基于 Snakes 或 A ctive Contour模型 的方法、基于主动试验 ( A ctive T esting) 模型的方法、模 板匹配方法、基于概率论的方法。
象的光谱特征、几何特征和空间关系 建立知识库, 最后, 利用 知识库 中的规 则来提取 影像中 的道路。 以厦
门某城区高分辨率影像进行 了道路信息的自动提取实验, 其面积一致性总体精度为 88% , 形状一致性 总体
精度为 90113% 。结果表明, 面向对象法对于 城市道路的提取和更新应用, 具有一定的实际意义和推广性。
2 城市道路提取实验
211 道路信息提取 选取福建省厦门市某城区为研究区, 采用 2003年
1月 30日的 QuickB ird高分辨率遥感影像。在道路提 取之前先对遥感影像进行一系列预处理, 包括几何精
校正、融合和滤波。图 1是预处理的结果。
图 1 试验区影像与处理结果 F ig1 1 Im age and tren tm en t results of test area
自动道路提取方 法通过认识和 理解道路 影像特 征, 自动准确定位道路的位置。在最近 20年出现了很 多自动提取道路的方法, 常见方法有: 脊线探测法、平 行线法、启发推理法、统计模型法和地图匹配法。
高分辨率遥感影像道路提取
Ｏ 引 言
高分 一号 卫 星 （以下 简称 ＧＦ一１）是 高分 辨 率 对 地观 测 系统 国家科 技重 大 专项 （简称 高分 专项 ）的首 发星 。采 用我 国 自主获 取 的 高 分 辨率 观测 数 据 ，建 设高 分辨 率先 进对 地 观 测 系 统 ，是 高 分 专 项 的 重要
使命 。道 路是 国家基 础 设 施 建设 的重 要 部 分 ，利 用 遥感 技术 快速 获取 地 面道路 信息 已成为 遥感 应用 的 研究 热点 。实 验 区陕西省 榆林 市横 山 区位于 黄土 高 原地 区 ，地 貌破 碎 ，区域经 济发 展不 平衡 。利 用 国产 高分 变率 遥感数 据 建 立 道 路 网对 当地社 会 发展 、国 民经 济建 设有 重要 意义 。
摘 要 ：针 对 实 际应 用 中高 分 辨 率 遥 感 影 像 道 路 提 取 自动化 程 度 低 的现 状 ，提 出 了一 种 半 自动 的 高分 辨 率 遥 感 影 像 道 路 提 取 方 法 。方 法 采 用 数 据 预 处 理 、尺 度 分 割 、分 类 以及 形 态 优 化 的 工 作 流 程 ，对 高 分 一 号 遥 感 影 像 进 行 道路半 自动提取 。数据预处理利用 ＮＤＷＩ、ＤＮＶＩ获得道路潜在 区域 ，边缘增 强突出道路边缘信息 ；采用多尺度分 割 切 割 道 路 潜 在 区域 ，尺 度 对 比法 获 得 道 路 最 优 分 割 尺 度 ；主 要 依 据 道 路 的 光 谱 特 征 、形 状 特 征 制 定 分 类 规 则 集 进 行 分 类 ；运 用 形 态 学开 启 运 算 、闭合 运 算 优 化 道 路 形 态 。实 验 结 果 表 明 ：在 样 本 区域 内提 取 精度 达 到 ９Ｏ ，整 景 影 像 提 取 精 度 达 到 ８Ｏ ，且 可 推广 到具 有 陕 北地 区地 貌特 征 的 高 分 一 号 影像 道 路 快速 提 取 应 用 中 。
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方
法
高分辨率遥感影像在城市规划和交通管理中发挥了至关重要的作用。
然而，在这些影像中提取城市道路依然是一项具有挑战性的任务。
本
文将介绍一种新方法，该方法可以在高分辨率遥感影像中准确地提取
城市道路。
第一步：影像预处理
首先，需要对影像进行预处理，以减少噪音和消除不必要的信息。
这
涉及到影像增强和过滤。
影像增强可以提高影像中的对比度和清晰度，使道路更加明显。
过滤可以去除不相关的信息，如树木和建筑。
第二步：图像分割
图像分割是将图像划分为多个区域的过程。
通过对影像进行图像分割，可以更好地识别道路区域。
目前，常用的图像分割算法包括基于边缘
检测的方法、阈值化方法和区域生长方法等。
第三步：提取道路特征
提取道路特征是指在分割后的图像中标记和提取道路的像素，以求得
道路的几何和拓扑特征。
这可以通过多种方法实现，如基于形态学操
作的方法、基于纹理的方法等。
第四步：道路拟合和重建
最后，需要对提取的道路特征进行拟合和重建。
道路拟合是基于检测
到的道路特征生成道路中心线的过程。
道路重建是基于检测到的道路
特征重建整条道路的过程。
这可以通过多种数学模型来实现，如三次
B样条曲线等。
总结：
该新方法以高分辨率遥感影像为主要数据来源，采用图像处理、图像
分割、道路特征提取、道路拟合和重建等技术手段，实现了准确地提
取城市道路。
该方法在城市规划和交通管理等领域具有重要应用价值。
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法近年来，随着高分辨率遥感技术的不断发展，从高分辨率遥感影像中提取城市道路一直是遥感领域的一个重要研究课题。
传统的提取方法主要基于图像分割、特征提取和分类等技术，然而由于城市道路的复杂性和多样性，这些方法存在着一些局限性。
为了克服传统方法的局限性，近年来提出了一些新的方法。
一种新的方法是基于深度学习的城市道路提取方法。
深度学习是一种模仿人类神经系统的机器学习方法，它通过多层的神经网络来学习输入数据的高级特征。
通过深度学习，可以利用大量的遥感影像数据进行训练，从而有效地提取城市道路。
该方法首先利用卷积神经网络（CNN）来提取遥感影像中的特征，然后采用全卷积神经网络（FCN）将特征图分割为像素级别的道路和非道路区域。
接着，在全卷积神经网络的基础上，利用条件随机场（CRF）对像素进行细化和改进，以进一步提升道路提取的精度。
另一种新的方法是基于生成对抗网络（GAN）的城市道路提取方法。
生成对抗网络是一种包含生成器和判别器的对抗模型，在训练过程中，生成器和判别器相互竞争和博弈，以提高生成器生成样本的质量。
通过生成对抗网络，可以利用已知的道路样本生成更多的道路样本，从而扩充训练数据集，并提升道路提取的准确性和鲁棒性。
此外，还有一些新的方法结合了传统方法和深度学习方法，以提高城市道路提取的效果。
例如，可以通过形态学操作来改善传统方法中的道路分割结果，然后再利用深度学习方法对分割结果进行进一步的优化和改进。
总之，从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法主要包括基于深度学习的方法、基于生成对抗网络的方法以及结合传统方法和深度学习方法的方法。
这些方法在提高道路提取的精度和鲁棒性方面取得了一定的成果，但仍需要进一步的研究和改进。
未来，随着遥感技术的进一步发展和深度学习算法的不断优化，将有更多更有效的方法被提出来。
基于FMH模型的高分辨率影像城市道路提取研究
2020/ 8 371 引言遥感可以通过非接触式传感器或卫星获取有关地球上物体的信息。
随着遥感卫星和传感器的快速发展，遥感影像的分辨率越来越高。
道路是遥感影像记录的典型人工地物之一，道路提取在城市规划和交通运输中起着至关重要的作用。
高分辨率城市影像中的道路以密集分布的结构规则为主要特征，在遥感影像中，它是一条具有特定宽度和灰度的直线带。
近年来，从高分辨率遥感影像中提取道路信息的理论和实验研究得到了极大发展。
N.Chandra 提出了一种基于认知视角的道路网络提取方法，能够检测出道路的主要部分、弯曲区域和交叉点[1]。
安丽引入了一种多特征稀疏模型来表示目标道路的外观。
采用一种新的稀疏约束正则mean shift 算法进行道路跟踪，具有良好的鲁棒性和准确性[2]。
N.Chandra 等人根据道路的边缘、颜色和拓扑特征搜索感兴趣的区域[1]。
此外，阈值分割和数学形态学在道路区域提取中都起到了很好的作用。
模糊C 均值也适用于道路提取，徐超利用Hough 变换从高分辨率影像中提取道路信息，因为大多数城市道路是直的[3]。
本文提出了一种新的城市道路提取模型，该模型采用模糊C 均值、形态学和Hough 变换，称之为FMH（Fuzzy C-means, Morphology andHough transform）。
在对影像进行预处理后，先采用模糊C 均值算法将影像分为道路部分和非道路部分，对上述结果进行侵蚀操作，去除非道路部分。
然后将局部Hough 变换应用到子区域中提取道路特征。
最后，采用扩张和细化相结合的方法将断裂部分连接在一起，作者简介：王文军（1980-），男，汉族，测绘工程师，主要从事自然资源领域工程测量及不动产测绘。
E-mail：***************基于FMH模型的高分辨率影像城市道路提取研究王文军（惠州市国土资源局惠城区分局 国土资源勘察测绘队，广东 惠州 516001）摘 要：与农村道路相比，由于建筑物、车辆等多种干扰因素的影响，从遥感图像中提取城市道路的难度更大。
《基于GF-2遥感影像的城市道路提取研究》范文
《基于GF-2遥感影像的城市道路提取研究》篇一一、引言随着遥感技术的不断发展，利用遥感影像进行城市道路提取已成为现代城市规划、交通管理和土地资源利用等领域的重要手段。
GF-2（高分辨率对地观测系统）遥感影像以其高分辨率、多光谱的特点，为城市道路提取提供了丰富的信息。
本文旨在研究基于GF-2遥感影像的城市道路提取方法，为相关领域提供理论依据和技术支持。
二、研究背景及意义城市道路作为城市基础设施的重要组成部分，其准确提取对于城市规划、交通管理、土地资源利用等方面具有重要意义。
传统的城市道路提取方法主要依赖于实地调查和测绘，费时费力且成本较高。
而基于遥感影像的城市道路提取方法，具有快速、准确、成本低等优点，已成为现代城市道路提取的主要手段。
GF-2遥感影像的高分辨率和多光谱特性，为城市道路提取提供了更为丰富的信息，使得该方法更加可靠和高效。
三、研究方法本研究采用基于GF-2遥感影像的城市道路提取方法。
具体步骤如下：1. 数据准备：收集GF-2遥感影像数据，包括多光谱影像和数字高程模型（DEM）数据。
2. 预处理：对遥感影像进行辐射定标、大气校正等预处理，以提高影像质量。
3. 道路特征提取：利用图像处理技术，如阈值分割、边缘检测、形态学运算等，提取道路特征。
4. 道路分类与识别：结合道路的形状、宽度、连续性等特征，采用机器学习算法进行道路分类与识别。
5. 道路提取结果优化：根据DEM数据和其他辅助信息，对提取结果进行优化和修正。
四、实验与分析本研究选取了某城市作为实验区域，进行了基于GF-2遥感影像的城市道路提取实验。
实验结果表明，该方法能够快速、准确地提取城市道路，且提取结果与实地调查结果较为一致。
在道路特征提取阶段，本文采用了多种图像处理技术，如阈值分割、Canny边缘检测等。
实验结果表明，这些技术能够有效地提取出道路的边缘和形状特征。
在道路分类与识别阶段，本文采用了支持向量机（SVM）等机器学习算法。
《基于GF-2遥感影像的城市道路提取研究》
《基于GF-2遥感影像的城市道路提取研究》篇一一、引言随着遥感技术的不断发展和普及，遥感影像在城市规划、交通管理、环境保护等领域的应用越来越广泛。
其中，城市道路作为城市交通的重要组成部分，其提取和分析对于城市规划和交通管理具有重要意义。
GF-2（高分辨率对地观测系统）遥感影像具有高分辨率、多光谱等特点，为城市道路提取提供了重要的数据支持。
本文旨在研究基于GF-2遥感影像的城市道路提取方法，为城市规划和交通管理提供有力支持。
二、研究方法本研究采用基于GF-2遥感影像的城市道路提取方法，主要分为以下步骤：1. 数据获取与预处理首先，通过GF-2遥感卫星获取城市区域的遥感影像数据。
然后，对获取的遥感影像数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正、几何校正等步骤，以提高影像数据的准确性和可靠性。
2. 道路提取算法设计本研究采用基于阈值分割和形态学方法的道路提取算法。
首先，通过阈值分割将影像数据分为前景和背景两部分，其中前景包括道路和其他地物。
然后，利用形态学方法对前景进行进一步处理，去除噪声和细小地物，保留道路信息。
3. 道路提取结果分析对提取的道路信息进行定量和定性分析，包括道路的连通性、完整性、精度等指标。
同时，对提取结果进行可视化展示，方便后续分析和应用。
三、实验结果与分析本研究以某城市为例，采用上述方法进行城市道路提取实验。
实验结果表明，基于GF-2遥感影像的城市道路提取方法具有较高的准确性和可靠性。
具体分析如下：1. 道路连通性和完整性分析通过实验结果可以看出，提取的道路信息具有较好的连通性和完整性。
道路网络在空间上呈现出较为完整的形态，能够较好地反映城市道路的实际状况。
2. 精度分析本研究采用定量分析的方法对提取结果的精度进行分析。
通过与实际道路数据进行对比，计算提取结果的准确率、召回率等指标。
实验结果表明，本方法的准确率和召回率均较高，说明该方法具有较好的性能。
3. 实例展示与讨论为了更直观地展示提取结果，我们进行了可视化展示。
《基于GF-2遥感影像的城市道路提取研究》范文
《基于GF-2遥感影像的城市道路提取研究》篇一一、引言随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像在城市规划、交通管理、环境保护等领域的应用越来越广泛。
城市道路作为城市基础设施的重要组成部分，其提取对于城市规划和管理具有重要意义。
本文基于GF-2高分辨率遥感影像，对城市道路提取的方法进行了研究，旨在为城市道路的自动化提取提供一种可行的解决方案。
二、研究背景与意义GF-2（高分辨率对地观测系统）是我国自主研发的高分辨率遥感卫星，具有高分辨率、高精度、高时效性等特点。
利用GF-2遥感影像进行城市道路提取，可以有效提高道路提取的准确性和效率。
城市道路的自动化提取，不仅为城市规划、交通管理、环境保护等提供了数据支持，还为城市智慧化提供了重要手段。
同时，通过该技术的研究和推广，还可以为其他领域的高分辨率遥感影像处理提供借鉴和参考。
三、研究方法与数据来源本研究采用GF-2遥感影像作为数据来源，通过图像预处理、特征提取、分类与后处理等步骤，实现城市道路的自动化提取。
首先，对GF-2遥感影像进行辐射定标、大气校正等预处理操作，以提高影像的质量。
然后，利用图像处理技术提取道路的形状、纹理等特征。
接着，采用分类算法对道路进行分类和识别。
最后，通过后处理操作，如滤波、形态学处理等，进一步提高道路提取的准确性和完整性。
四、城市道路提取方法与技术流程本研究采用基于特征的城市道路提取方法。
技术流程主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理：包括辐射定标、大气校正等操作，以提高GF-2遥感影像的质量。
2. 特征提取：利用图像处理技术，提取道路的形状、纹理等特征。
3. 分类与识别：采用分类算法对道路进行分类和识别，如支持向量机、神经网络等。
4. 后处理操作：通过滤波、形态学处理等操作，消除噪声、填补空洞等，进一步提高道路提取的准确性和完整性。
五、实验结果与分析本研究在某城市进行了实验，并取得了较好的效果。
实验结果表明，基于GF-2遥感影像的城市道路提取方法具有较高的准确性和效率。
《基于GF-2遥感影像的城市道路提取研究》范文
《基于GF-2遥感影像的城市道路提取研究》篇一一、引言随着遥感技术的不断发展，利用遥感影像进行城市道路提取已成为现代城市规划、交通管理和土地利用监测等领域的热点研究问题。
其中，GF-2（高分辨率对地观测系统重大专项第二期卫星）因其高分辨率和高几何精度等特点，在城市道路提取方面发挥着越来越重要的作用。
本文将重点研究基于GF-2遥感影像的城市道路提取技术及其应用。
二、GF-2遥感影像简介GF-2卫星作为我国高分辨率对地观测系统的重要组成部分，具有高分辨率、高几何精度和宽覆盖范围等特点。
其影像数据在城市规划、交通管理、土地利用监测等领域具有广泛的应用价值。
在城市道路提取方面，GF-2遥感影像能够提供丰富的纹理信息和几何信息，为道路提取提供了可靠的数据支持。
三、基于GF-2遥感影像的城市道路提取技术（一）预处理技术在道路提取前，需要对GF-2遥感影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正、图像融合等步骤。
这些预处理技术能够提高影像的信噪比和几何精度，为后续的道路提取提供良好的数据基础。
（二）特征提取技术在特征提取阶段，常用的方法包括基于阈值分割的边缘检测算法、基于形态学的图像处理方法等。
这些方法能够有效地提取出道路的几何特征和纹理特征，为后续的道路识别和分类提供基础数据。
（三）分类与识别技术在分类与识别阶段，常用的方法包括基于机器学习的分类算法和基于深度学习的识别算法等。
这些算法能够根据道路的几何特征和纹理特征，对道路进行分类和识别，并提取出道路的详细信息。
四、实验与分析本文采用GF-2遥感影像进行城市道路提取实验，并采用基于深度学习的识别算法进行道路分类和识别。
实验结果表明，该算法能够有效地提取出城市道路的几何特征和纹理特征，并实现高精度的道路分类和识别。
同时，本文还对不同算法的优缺点进行了分析和比较，为后续研究提供了参考依据。
五、应用与展望基于GF-2遥感影像的城市道路提取技术具有广泛的应用价值。
在城市规划方面，可以用于城市交通网络的构建和优化；在交通管理方面，可以用于实时监测交通拥堵和交通事故；在土地利用监测方面，可以用于监测土地利用变化和城市扩张情况等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
车等点状要素当做噪声去除； 利用骨架法对提取出的道路 轮廓进 行 细 化 和 修 剪，最 后 得 到 单 像 素 宽 的 道 路 中 心 线 信息。
2 Butterworth 高通滤波
第4 期
杨先武等 基于高通滤波的高分辨率遥感影像城市道路提取
51
图 1 Butterworth 高通滤波器形状和频率截断面曲线图
被定位在格论基础上［10］。数学形态学的基本思想是利用结 构元素对信号进行 “探测”，保留主要形状，删除不相干形 状（ 如噪声、毛刺） 。作为探针的结构元素，可直接携带知 识，如方向、大小、色度 等 信 息， 来 探 测、 研 究 包 含 了 信 号主要信息的结构特征，不同的结构元素可以得到不同的 结果［11］。数学形态学运算的关键是结构元素，通过引入结 构元素使得对复杂的图像进行各种操作转变为对结构元素 进行的平移，交、并、补等的基本集合运算［12］。结构元素 是具有一定尺寸的（ 一般比待处理的图像要小的多） ，可以 在图像上平移的元素集合。通过结构元素对图像集合进行 各种形态操作，来实现对图像集合的数学形态学变换。结 构元素的大小和形状根据需要可任意设定，常用的平面结 构元素类型有线形、方形、圆形、菱形和八角形等，非平 面结构元素有球形。数学形态学在图像处理中常用来增强 图像、抑制图像的噪声、提取图像特征信息、检测边缘信 息、图像压缩以及对图像进行分割处理和形态变换等，主 要的特点是能够将复杂的图像形状结构进行分解简化，并 从大量的图像信息中提取出有意义的形状分量信息［13，14］。
5 试验结果
为验证上述方法的可行性，试验选择 Quick Bird 遥感影 像，尺寸分别为 667x653 和 512x512 个像素。试验平台选择 Matlab。从这两幅高分辨率城市遥感影像图上可以看到影像 图整体偏暗，图中道路和建筑物的灰度值接近，道路整体分 布较规则。图像 2 中间的横向道路中间位置处有一个小的弯 曲，图像左边有几条短的道路段延伸到居民区，图像 2 右上 边第三条道路是单行线，且大多数路上都有亮点噪声。对图 像 2 取阶数 n = 2，截止频率 D0 = 5，用 Butterworth 高通滤波 器进行增强处理后再对图像二值化处理，得到图 3。
在高分辨率遥感影像中，道路表现为局部灰度值近似、 宽度变化缓慢的狭长区域。随着高分辨率遥感影像中交互 式道路提取算法研究细节逐渐丰富，影像场景越来越复杂， 道路与周围环境（ 尤其是房屋等水泥建筑物） 的灰度差异变 得不是很明显，道路特征也复杂多变，而且路面噪声（ 如建 筑物和绿化树木的阴影，路面上的交通线、行人、汽车等） 变得不可忽略。这使得高分辨率下城市道路的提取更复杂 性和也更具挑战性。根据高分辨率遥感影像城市道路的特 点，本文提出了一种基于高通滤波和二值形态学的道路提 取方法。该方法首先通过 Butterworth 高通滤波器在频率域 中对图像进行边缘信息增强处理； 然后对增强处理后的二 值化图像中建筑物等块状要素进行归类合并，对行人、汽
【文献标识码】 A
【文章编号】1009-2307（ 2011） 04-050-03
1 引言
近年来，随着遥感技术的迅猛发展，使我们能够快 速获取海量的影像信息，如何自动处理、解译这些海量 的图像数据是整个社会信息化过程中面临的重要问题。 在遥感领域，特征提取已成为备受关注的焦点之一。道 路网作为一种典型的线特征同时也是非常重要的基础地 理信息，它的识别和 精 确 定 位 对 GIS 数 据 获 取、影 像 理 解、制图以及 作 为 其 他 目 标 的 参 照 体 都 有 深 远 的 意 义。 对于遥感 影 像 道 路 提 取，国 内 外 学 者 做 了 大 量 研 究 工 作，提出了许多 有 效 的 方 法。文 献 ［1］ 用 纹 理 渐 进 分 析法，获得二值分割图，用数学形态学对二值图进行矢 量化，再用几 何 拓 扑 进 行 校 正，实 现 道 路 提 取。文 献 ［2］ 使用道路交叉点，再通过决策树 来 提 取 道 路。文 献 ［3 的 SAR 影 像 道 路提取方 法。文 献 ［4］ 使 用 人 工 神 经 网 络 提 取 道 路， 通过多次 迭 代 得 到 最 佳 结 果。文 献 ［5］ 采 用 多 源 数 据 进行融合，用道路跟踪进行道路检测，使用 Hough 变 换 产生道路网，用道路轮廓匹配的跟踪法连接道路断点， 实现道路提取。文 献 ［6］ 使 用 一 个 道 路 模 型，结 合 多 尺度道路 检 测 和 “snakes” 边 缘 提 取， 进 行 道 路 提 取。 以上这些方法针对特定的遥感影像道路提取，取得了一 定的效果。但是对高分辨率遥感影像城市道路提取，目 前还没有一种完善的方法。
图像增强是图像处理的主要任务之一，图像增强处理
是通过处理设法有选择的突出便于人或机器分析某些感兴
趣的信 息，抑 制 一 些 无 用 的 信 息， 以 提 高 图 像 的 使 用 价
值［7］。目前，图像增强处理的主要方法可 以 分 为 两 大 类：
空域图像增强和频域图像增强。空域法图像增强是指在空
间域内直接对图像的像素进行处理。频域法图像增强主要
都被当作道路显示出来，对这些非道路的噪声信息均要采
取办法予以消除。
对建筑物之间的空隙可以通过二值形态学中的膨胀和
填充运算来消除。
膨胀运算，运算符用 “⊕” 表示，A 用 B 来膨胀写作
A ⊕ B，其定义为：
A ⊕ B = {x | ［（ B^ ） x ∩ A］≠ φ}
（ 3）
该式子运算的含义为，先对 B 做关于原点的映射（ 即将
傅立叶反变换得到增强后的图像 g（ x，y） ［9］。频率增强的处
理流程可描述如下：
FFT
H（ μ，ν）
IFFT
f（ x，y） →F（ u，v） → G（ μ，ν） → g（ x，y）
（ 1）
其中，G （ u，v） = H （ u，v） ·F （ u，v） ，H （ u，v）
称为转移函数或滤波器函数。
（ 4）
同时 在 遥 感 影 像 道 路 上 和 边 缘 部 分，道 路 上 的 车 辆、
行人以及树的阴影等产生很多小的亮点，对于这些噪声点，
根据像素的连通性来进行判断并予以去除。像素的连通性
定义了与该像素相连接的其他像素之间的关系。在二值图
像中，把相互连接的像素的集合汇集为一组，于是具有若
干个 0 值的像素（ 0像素） 和若干个 1 值的像素（ 1像素） 的
组就产生 了，把 这 些 组 称 为 连 接 成 分， 也 称 做 连 通 成 分。
像素具有多种连通成分，本文使用 8 连通（ 每个像素都有8
个自然邻点，由这 8 个邻点组成的邻域称为该点的 8 邻域，
该点和 8 邻域中的任何一点 8 邻接，如果两个像素是 8 邻 接，则称它们为 8 连通） 对噪声进行去除。对点噪声和小的 块状噪声，计算二值化图中对象的连通性。计算每个 8 连通 所包含的像素个数 Num，如果 Num 小于某给定的阈值 N1 ， 就认为该处是噪声，将该连通中所有元素作置 0 操作； 如果 大于阈值 N1 ，则不做操作。对块状噪声，在图像中找到能包 含该 8 连通的最小多边形区域，并计算该最小多边形区域中 8 连通像素在整个图像中所占比例。如果该比例大于某阈值 N2 且小于 N3 ，就判定为噪声，并去除，否则不做处理。
是通过傅立叶变换把图像由图像空间变换到频率空间，在
频率域中用一定的滤波器对图像进行滤波处理，让某个范
围或某些频率的分量受到抑制而其它的频率不变，最后再
将图像从频率空间反变换回图像空间，从而达到增强图像
的目的。
在一幅图像中，我们通常认为图像的边缘、细节和噪
声等跳跃部分存在于高频部分，而图像的背景等变换缓慢
B 相对原点旋转180°，得到-B） ，再将其映像平移 x，这里 A
与 B 映像的交集不为空集。
填充操作，对二值图像来说，是将联系的背景像素 0 值
改为前景像素 1 值，直到到达对象的边界。假设有一幅图像
fm，该图像的边缘部分的值为 1-f，其余部分的值为 0，则有
fm（ x，y）
= { 1 －f（ x，y） 0
部分存在于低频部分。因此，用高通滤波器可以使低频分
量被滤 除，则 可 以 达 到 图 像 边 缘、 细 节 和 轮 廓 增 强 的 效
果［8］。假定给定的输入图像为 f（ x，y） ，经傅立叶变换后得
到 F（ u，v） 。频域增强处理就是构造一个适当的滤波器函数
H（ u，v） ，对 F（ u，v） 的部分频率分量进行抑制，最后再经
4 高分辨率遥感影像城市道路提取
在高分辨率城市遥感影像图中，道路和建筑物的光谱差
异很小，灰度分布较平均，但道路的边界灰度突变，边缘信
息清楚。在频率域中，低频分量对应于平滑的图像信号，高
频分量对应于图像中的细节和边界，Butterworth 高通滤波器
是使图像的高频信息通过而使低频信息衰减或得到抑制的滤
1
D0
2n
槡u2 + v2
（ 2）
其中，D0 为截止频率，阶数 n 是一个正整数，n 值越大衰
减速度越大。其形状和截断面曲线如图 1 所示。
3 数学形态学的基本知识
收稿日期： 2010-11-05 基金项目： 信阳师范学院青年自然基金 （ 20100057）
数学形态学 （ MathematiealMorphology） 是一门新兴的图 像处理方法和理论，诞生于 1964 年。数学形态学最开始处 理的是二值图像，称为二值形态学，随着应用的需要，其 应用范围被逐步扩展到灰度图像以及多维图像。为了能在 一个更广泛的理论框架下进行研究，数学形态学理论最终
波器。由于图像的边缘对应于高频分量，用高通滤波抑制低
频分量，使高频信息顺利通过，可以使图像原本模糊的边缘