遥感图像中道路提取
从航空遥感图像中自动提取主要道路
ISSN100029825 Jou rnal of Softw are 软件学报2000,11(7):957～964从航空遥感图像中自动提取主要道路Ξ文贡坚 王润生(国防科学技术大学A TR国防科技重点实验室 长沙 410073)E2m ail:rs w ang@摘要 如果能自动地从航空遥感图像中提取出道路网,将会简化城市地物目标的分类和测量过程.该文根据城市主要道路在图像中的特性进行了模型化处理,进而提出了基于直线的、自动提取的方法.算法重点考虑到成像过程中必然引入的各种噪声,用高斯分布函数模糊化直线参数,使提取具有良好的稳健性.算法中的参数选择都是通过理论分析所得,因此,提取过程实现了自动化.实验结果表明,该方法能够从实际航空遥感图像中提取出主要道路网.关键词 道路提取,直线提取,遥感图像分析,图像理解.中图法分类号 T P391随着计算机性能的提高以及图像理解技术的发展,可以利用计算机来提高城市地物目标测绘的自动程度,以便快速、及时地提供反映城市发展的数据.在城市地物目标的自动测绘中,关键问题是如何对各个目标进行分类、定位以及最后对其数据进行测量.由于城市中目标类很多,如建筑物、公园、运动场、空地、道路网等,且每个目标类结构复杂、形状各异,若采用从图像中逐个提取目标的方法,则既不科学,又难于实现.然而我们注意到,城市中的道路可以成为分析与解释城市的主要线索,城市中的道路网将其分成许多街区,每个街区中的地物目标分布常常是有规律的.因此,首先从城市遥感图像中提取出道路网,进而分析由其分割出的各街区,作相应的目标识别和测量,将会大大简化整个处理过程.如何在实际图像中检测道路,关键问题是建立合适的道路模型.城市中不同类型的道路应有不同的模型.目前,文献中一般认为道路路面上灰度分布比较均匀,因而从图像灰度特性出发,结合道路的几何特征来建立道路模型.基于这种模型的典型方法有相关跟踪法、边缘连接法[1]以及稳健估计的方法[2]等,它们大多采用半自动方式.Barzohar等人[3]提出了一种自动提取方法,他们根据道路应遵循的5个假设条件来建立道路几何统计模型,然后利用最大后验概率准则估计出道路的边缘和一些其他特征.这类模型比较适合于一般道路和城市中的小街道,但不适合于作为城市主要组成部分的主要道路(或称主干道).主干道的特点是路面上有许多对相互平行的直线,如在主干道路面上有许多分道线、交通管理线、车道线,它们使得路面上灰度分布不均匀,不适合前一种模型.在现有文献中很少见到自动提取这类道路的方法,本文将致力于研究这个问题.主要道路是一类复杂目标.复杂目标不同于一般刚体,它难以用固定的参数描述,只能用一些抽象的语句来描述.在设计识别算法时,应考虑如何用图像特征参数来证实模型中的抽象语句,故要设计一个万能的算法来完成大量复杂目标的识别是非常困难的.国内外关于识别复杂目标的论文不多[4,5],也没有系统地提出一套识别复杂目标的方案.通过查阅一些资料并结合多年研究的实践,我们认为,虽然难以设计一个具体算法去识别大量的复杂目标,但可以按统一的流程与思路来设计一类具体目标的识别方法[6,7]:(1)识别用的数据建立在中层描述符号上;(2)根据目标在人脑的印象并查看大量实际图像,总结目标在图像中的特性并由此抽象出目标的模型;Ξ本文研究得到国家863高科技项目基金(N o.8632308213202(4))资助.作者文贡坚,1972年生,博士生,主要研究领域为图像分析与理解,目标识别与测量.王润生,1941年生,教授,博士生导师,主要研究领域为图像分析与理解,信息融合. 本文通讯联系人:文贡坚,长沙410073,国防科学技术大学A TR国防科技重点实验室 本文1999203209收到原稿,1999206229收到修改稿(3)分析目标模型,确定识别目标所用的主要中层描述符号,挑选适合提取此符号的算法;(4)根据模型中的每一个条件,计算合适的特征参数来证实模型;(5)用实际图像验证算法,修改目标模型、算法以及一些参数.本文将具体按照上述流程来提取主要道路.本文第1节分析主要道路在图像中的特性及其模型.第2节根据主要道路的模型,以直线符号为基础设计了提取主要道路的算法.第3节给出实验结果以及结论.1 主要道路在图像中的特性及其模型在讨论之前,定义道路段为方向一致且连通的一段道路.依据大量的实际航空遥感图像和主要道路的结构,我们总结出主要道路在图像中的特性如下:(1)主要道路是相互连通的,且一幅图像覆盖的区域是有限的,因此每一道路段的两端只有两种情况,一种是与另一道路段相交,另外一种是延伸至图像的边界外;(2)每一道路段上至少存在一对与之方向一致,并贯穿整段街道的平行直线,这些直线一般是道路的边线、路面上的分道线以及车道线等;(3)在路面上存在少量与道路方向不太一致的直线,如与道路方向垂直的交通管理线等;(4)主要道路的路径较直,因此每一道路段的长度不会太短;(5)每一道路段路面宽度基本上一致;(6)道路两侧的树木、房屋的阴影、路面上的汽车等物体的遮挡,使得道路上的直线断开;(7)路面上各分道线、车轮线、交通线等的影响,使得路面上的灰度分布不均匀.根据主要道路在图像中的特性,我们抽象其模型为:(1)整个道路网由一些道路段相互连接而成;(2)每一道路段的模型为:①其长度均大于一门限,宽度一致;②路面上至少有一对贯穿其平行线段,但它们可能是间断的;③路面上灰度分布并不均匀.2 主要道路的提取方法根据主要道路的模型,它的提取过程大致分为两步:第1步提取各道路段;第2步连接道路段形成道路网.下面分别加以讨论.2.1 提取道路段提取道路段是整个算法的关键.根据道路段的模型,它在图像上主要表现为线性特征,故以直线为基础来设计算法.直线的提取由我们自行开发的图像符号化、特征提取工具系统[6]完成,这里,我们选用了相位编组法[8,9].整个算法的流程如图1所示.在图1中,L 为道路段模型要求其最短的长度.这样,它能贯穿子块图像的最大尺寸为L s ×L s ,其中L s =22×L .下面将表述算法中的两个主要部分.A .在每一子块图像提取道路段,图2为其整个流程图.A .1.将直线变换成极坐标表示.设子块图像大小为L r ×L c ,整个图像的中心为(x c ,y c ),直线两端点坐标为(x 1,y 1),(x 2,y 2)(如图3所示),—859—J ou rna l of S of t w a re 软件学报 2000,11(7)变换后直线由以下参数来描述:它到图像中心的距离d ,与水平方向的夹度Η,则有k =-(y 2-y 1)(x 2-x 1), d = y c -y 1+k ×(x c -x 1) 1+k 2, Α=a tan (k ),(1)a tan ()是反正切函数,返回值[0,Π).x cro ss =y c -y 1k +x 1, Η=Α x cross >x c Α+Π o therw ise .(2)A .2.将直线投影至极坐标系中.考虑到噪声和一些不确定因素的影响,提取直线的参数(d ,Η)将不精确,我们将这些参数模糊化成服从高斯分布的连续函数.假设子块图像共有K 条直线,对于第i (1≤i ≤K )条直线,其变换后参数为m d i ,m Ηi ,参数的方差与直线的长度有关[9],具体表达式如下:Ρd =C d ,ΡΗi =CΗl i ,(3)其中Ρd ,ΡΗi 分别为d ,Η的方差;C d ,C Η为常数;l i 为直线长度.则每一条直线在极坐标平面上投影为二维高斯函数:P i (d ,Η)=l i 2ΠΡd ΡΗi exp -12(d -m d i )2Ρ2d +(Η-m Ηi )2Ρ2Ηi .(4)为了数字化处理,应量化极坐标系,假设角度分辨率为∃Η,距离分辨率为∃d ,量化后其值为V i (m ,n ),则有V i (m ,n )=∫(m +12)∃d (m -12)∃d ∫(n +12)∃Η(n -12)∃ΗP i (d ,Η)d Ηd d ,0≤m ≤M ,0≤n ≤N ,(5)其中M =[d m ax ∃d ]+1,N =[2Π ∃Η]+1,[x ]表示不超过x 的最大整数,d m ax 为所有直线到中心距离的最大值.在极坐标中,每一点需计算以下数据:直线的投影值S (m ,n ),角度值Η(m ,n )和距离值D (m ,n ).S (m ,n )=∑K i =1Vi (m ,n ) Η(m ,n )=1S (m ,n )∑K i =1Vi (m ,n )m Ηi D (m ,n )=1S (m ,n )∑K i =1V i(m ,n )m d i .(6)A .3.检查极坐标平面上是否存在高值点.在划分图像时,要求子块图像能覆盖最短的道路段.因而若子块图像中存在候选道路段,则在极坐标平面上—959—文贡坚等:从航空遥感图像中自动提取主要道路存在一点,使得S (m ,n )≥T h ,其中(见附录):T h =C 1×C 2×L s C 1=12Π∫∃d 0exp -x 22Ρ2d d x C 2=12Π∫∃Η0exp -x 22Ρ2Ηd x,(7)我们称这样的点为高值点.A .4.以高值点为种子,填充极坐标平面,并计算其能量.在填充之前,先对S (m ,n )作一处理,令S (m ,n )=S (m ,n ), S (m ,n )≥T l0, O therw ise ,(8)其中T l =0.5×T h .我们称S (m ,n )>0的点为贡献点,记与高值点相连通的贡献点区域为R ,则其能量为E R =∑R S (m ,n ).(9)A .5.判断区域R 是否为候选道路段,并计算道路段参数.理想道路段可以视为一对平行线段,它可以用下面几个参数来描述:线段与水平方向的夹角R oad Η,平行线段间的距离R oad D ,平行线段中心线到图像中心(x c ,y c )的距离R oad d ,道路段的长度R oad l 以及中心线两端点坐标(x s ,y s ),(x e ,y e ).它们的计算方法如下:R oad Η=1E R ∑RS (m ,n )Η(m ,n )R oad D =D m ax -D m inR oad d =(D m ax +D m in ) 2,(10)其中D m ax ,D m in 分别为区域R 中D (m ,n )的最大值和最小值.中心线两端点坐标是参数为(R oad d ,R oad Η)的直线与子块图像边界的交点,道路段的长度为R oad l =(x s -x e )2+(y s -y e )2.(11)根据道路段模型,路面上至少有一对贯穿其平行线段,因此,若区域R 为候选道路段,则要求E R ≥2.0×R oad l .(12)B.将子块图像中的道路段编组,形成候选道路段.图1是将原始图像划分成互不重叠的图像子块,这样会使处于子块图像交界处的短道路段不能被任何子块覆盖,因而不能够提取出该道路段.下面的方法可解决这一问题:在划分原始图像时,子块图像在长、宽上各覆盖一半,即如图4所示,先用实线划分图像,然后再用虚线划分.在A 部分中已经提取出各子块图像可能存在的道路段,并得到它们的参数,但它们大多是道路段中的一段,并非模型中所描述的道路段.要得到长道路段,需将各子块图像得到的道路段进行编组,使每一组对应于一条道路段,因此,编组的原则是:(1)它们的参数R oad Η和R oad d 应相近;(2)它们所在的子块图像相互连通.每一组道路段形成一条长道路段.长道路段的参数计算方法是:(1)R oad Η,R oad d 和R oad D 是通过组内各道路段对应参数由它们的能量E R 加权平均获得;(2)中心线两端点坐标是参数为(R oad d ,R oad Η)的直线与包含该组所有道路段所在子块图像的最小矩形的交点,其长度的计算见公式(11).2.2 连接道路段,形成道路网由上面得到的道路段,还存在两个问题:一个是一段长度大于L 的平行线对也将视为道路段;另一个是道路—069—J ou rna l of S of t w a re 软件学报 2000,11(7)段的两端点坐标求取不精确.要解决这些问题,需利用主要道路模型中要求各道路段是相互连通的这一条件.具体连接算法如下:(1)检查每一道路段的各个端点是否靠近图像边界,其准则是道路段中心线与图像边界的交点到最近一个端点的距离不大于L 2.若靠近边界,则将道路段该端点置上标志,并把该端点换成交点;(2)对于每一道路段,记与之相交的道路段数目为m .先将m 置为0,然后与其他道路段的中心线求交点,若交点离两道路段最近一端点的距离均不大于L 2(若交点夹在道路段两端点之间,则其距离为0),则将m 加1;(3)若道路段两端点均置上了标志,则它两端均靠近图像边界,为一道路段;(4)若道路段只有一个端点置上标志,且其参数m 小于1,则将它删除,并把与之相交的道路段的参数m 减1;(5)若道路段两个端点均未置上标志,且其参数m 小于2,则将它删除,并把与之相交的道路段的参数m 减1;(6)重复步骤(4)和(5),直到没有任何处理为止;(7)若道路段只有一个端点A 置上标志,且其参数m 大于0,则将它的另一端点置为离A 点最远的交点;(8)若道路段两个端点均未置上标志,且其参数m 大于1,则将道路段的两个端点置为相距最远的两个交点.3 实验结果及结论3.1 实验结果我们用国内某城市的航空遥感图像测试了本文提供的方法,下面给出一些主要的实验结果.在实验中,各参数选择一致,它们是L =400,C d =2.0,C Η=0.3,∃d =2.0,∃Η=2Π72.首先演示整个算法过程,如图5所示.其中,图5(a )是原始图像,尺寸为1340×884;图5(b )是从各子块图像中提取出的道路段,每一道路段由3条直线标示,两条边缘线(用白线标出)和一条中心线(用黑线标出);图5(c )是合并各子块图像中的道路段,形成长的候选道路段;图5(d )是连接道路段,形成道路网的结果,道路网用白色标出.为了使结果清楚,图5(b )和(c )的原始图像灰度压缩为32级.(a )(b )(c )(d )F ig .5 D emon strate the w ho le p rocess of th is algo rithm图5 演示整个算法过程如图6所示为大量图像的结果.图6(a )和(c )分别是一幅大小为1768×2680的图像,图6(b )和(d )分别是所提—169—文贡坚等:从航空遥感图像中自动提取主要道路取的道路网.(a )(b)(c )(d )F ig .6 R esu lts fo r som e large i m ages图6 对一些大图像的实验结果3.2 结 论本文提出了一种自动地从航空遥感图像中提取主要道路的方法.我们从图像的中层描述符号出发,根据主要道路在图像上的特性建立了其模型,并设计了一套完整的算法对其进行提取.从理论和实验结果可以看出,它有以下几个优点:(1)设计过程中综合考虑了主要道路的理想模型和实际情况中存在的种种干扰,因此适应范围较广;(2)通过模糊直线的参数,使算法对噪声不敏感;(3)各参数的选择是从理论分析所得,因而具有较高的自动性.这个算法不仅可以成功地用于自动检测城市中的主要道路,而且可以提取野外的高等级公路.参考文献1 N evatia R ,Babu K .L inear feature extracti on and descri p ti on .Computer Graph ics I m age P rocessing ,1980,13(3):257～269—269—J ou rna l of S of t w a re 软件学报 2000,11(7)2 N etanyahu N S ,Ph ilom in V ,Ro senfeld A et al .Robust detecti on of straigh t and circular road segm ents in no isy aeriali m ages .Pattern R ecogniti on ,1997,30(10):1673～16863 Barzohar M ,Cooper M.A utom atic finding of m ain roads in aerial i m ages by using geom etric stochastic models andesti m ati on .IEEE T ransacti ons on Pattern A nalysis M ach ine Intelligence,1996,18(7):707～7214 H uertas A ,Co le W ,N evatia R .D etecting runw ays in comp lex airpo rt scenes .Computer V isi on ,Graph ics ,and I m ageP rocessing ,1990,51(2):107～1455 H uertas A ,N evatia R .D etecting buildings in aerial i m ages .Computer V isi on ,Graph ics ,and I m age P rocessing ,1988,41(2):131～1526 W en Gong 2jian .R esearch on the new w ay to i m age analysis [M S T hesis ].Changsha :N ati onal U niversity of D efense T echno logy ,1997(文贡坚.图像分析新途径的研究[硕士学位论文].长沙:国防科学技术大学,1997)7 W ang R un 2sheng .I m age U nderstanding .Changsha :N ati onal U niversity of D efense T echno logy P ress ,1995(王润生.图像理解.长沙:国防科学技术大学出版社,1995)8 Burns J ,H anson A ,R isem an E .Extracting straigh t lines .IEEE T ransacti ons on Pattern A nalysis M ach ine Intelligence ,1986,8(4):425～4559 N acken P .A m etric fo r line segm ents .IEEE T ransacti ons on Pattern A nalysisM ach ine Intelligence ,1993,15(12):1312～1318附录设直线参数为(d ,Η),长度为l ,由上文中的公式(4)和(5)以及高斯函数的特性,V i (m ,n )在m =d ∃d +0.5,n =Η∃Η+0.5([x ]表示不超过x 的整数)时取到最大值,且其最大值为V i (m ,n )m ax =C 1×C 2×lC 1=12Π∫(m +12)∃d -d (m -12)∃d -d exp -x 22Ρ2d d x C 2=12Π∫(n +12)∃Η-Η(n -12)∃Η-Ηexp -x 22Ρ2Ηd x .(13)为了使V i (m ,n )m ax 的值只与l 有关,我们取它的最小值,即在式(13)中,C 1,C 2取最小值,它们的最小值为C 1m in =12Π∫∃d 0exp -x 22Ρ2d d x C 2m in =12Π∫∃Η0exp -x22Ρ2Ηd x.(14)在式(14)中,∃d 和Ρd 是预先给定的常值,因此C 1m in 也为常量.实际中常取∃d =Ρd ,这时,C 1m in =0.3418.由于ΡΗ与直线长度l 有关,故C 2m in 是变化的,但在实际中,常常有∃ΗµΡΗ,所以取C 2m in =0.5.—369—文贡坚等:从航空遥感图像中自动提取主要道路Automa tic Extraction of M a i n Roads from Aer i a l Rem ote Sen si ng I magesW EN Gong 2jian W AN G R un 2sheng(A T R K ey L aboratory of D ef ense S cience and T echnology N ational U niversity of D ef ense T echnology Chang sha 410073)Abstract T he classificati on and m easu ring p rocedu re fo r geom etrical ob jects of a city w ill be si m p lified if itsm ain road netw o rk cou ld be au tom atically ex tracted from aerial remo te sen sing i m ages .In th is paper ,anau tom atic app roach fo r ex tracting m ain city roads based on straigh t lines is developed ,in w h ich m ain city roads are modeled acco rding to their characteristics in the i m age .T he new m ethod pu ts emphases on dealing w ith all k inds of no ise from the i m aging p rocess ,and u ses Gau ssian distribu ti on to b lu r param eters of straigh t lines in o rder to en su re ex tracti on robu stness.A ll param eters of th is m ethod are acqu ired by theo retic analysis so that the ex tracti on p rocess is au tom atic .T he experi m en tal resu lts show that the m ain road netw o rk can be ex tractedfrom real aerial remo te sen sing i m ages.Key words Road ex tracti on ,straigh t line ex tracti on ,remo te sen sing i m age analysis ,i m age understanding .敬告作者 《软件学报》创刊以来,蒙国内外学术界厚爱,收到许多高质量的稿件,其中不少在发表后读者反映良好,认为本刊保持了较高的学术水平.但也有一些稿件因不符合本刊的要求而未能通过审稿.为了帮助广大作者尽快地把他们的优秀研究成果发表在我刊上,下面特列举一些审稿过程中经常遇到的问题,请作者投稿时尽量予以避免,以利大作的发表.1.读书偶有所得,即忽忙成文,未曾注意该领域或该研究课题国内外近年来的发展情况,不引用和不比较最近文献中的同类结果,有的甚至完全不列参考文献.2.做了一个软件系统,详尽描述该系统的各个方面,如像工作报告,但采用的基本上是成熟技术,未与国内外同类系统比较,没有指出该系统在技术上哪几点比别人先进,为什么先进?一般来说,技术上没有创新的软件系统是没有发表价值的.3.提出一个新的算法,认为该算法优越,但既未从数学上证明比现有的其他算法好(例如降低复杂性),也没有用实验数据来进行对比,难以令人信服.4.提出一个大型软件系统的总体设想,但很粗糙,而且还没有(哪怕是部分的)实现,很难证明该设想是现实、可行、先进.5.介绍一个现有的软件开发方法,或一个现有软件产品的结构(非作者本人开发,往往是引进的,或公司产品),甚至某一软件的使用方法.本刊不登载高级科普文章,不支持在论文中引进广告色彩.6.提出对软件开发或软件产业的某种观点,泛泛而论,技术含量少.本刊目前暂不开办软件论坛,只发表学术文章,但也欢迎材料丰富,反映现代软件理论或技术发展,并含有作者精辟见解的某一领域的综述文章.7.介绍作者做的把软件技术应用于某个领域的工作,但其中软件技术含量太少,甚至微不足道,大部分内容是其他专业领域的技术细节,这类文章宜改投其他专业杂志.8.其主要内容已经在其他正式学术刊物上或在正式出版物中发表过的文章,一稿多投的文章,经退稿后未作本质修改换名重投的文章.本刊热情欢迎国内外科技界对《软件学报》踊跃投稿.为了和大家一起办好本刊,特提出以上各点敬告作者.并且欢迎广大作者和读者对本刊的各个方面,尤其是论文的质量多多提出批评建议.—469—J ou rna l of S of t w a re 软件学报 2000,11(7)。
基于遥感图像的道路提取方法
基于遥感图像的道路提取方法发布时间：2021-10-08T06:40:09.917Z 来源：《科学与技术》2021年5月第15期作者：王晓茜[导读] 在城市规划、交通管理、道路监控等方面，遥感图像的道路提取技术是一个热门的研究课题。
王晓茜吉林省交通运输综合行政执法局（吉林长春 130012）摘要在城市规划、交通管理、道路监控等方面，遥感图像的道路提取技术是一个热门的研究课题。
本文在分析不同的道路特征和道路模型前提下，总结了道路提取方法。
首先，对道路功能、道路模型、现有的道路提取的困难和干扰因素进行了分析；其次，对道路提取原理、各种方法的优缺点、研究成果进行简要总结；然后，对不同的道路提取算法进行比较；最后，重点对近年来的研究结果进行了总结。
在未来，如何实现完整自动的遥感图像道路提取仍然是一项重要而富有挑战性的研究。
1、引言自从1972年美国第一颗陆地观测卫星发射，各种应用到遥感图像的处理技术得到了迅速的发展。
从遥感图像中提取道路是一个具有挑战性但重要研究课题。
道路是运输的支柱和基本方式，道路提取研究对交通管理、城市规划、道路监控和地图更新等具有重要意义。
2、道路特征从遥感图像中提取道路的困难在于道路的图像特征受到传感器类型、光谱和空间分辨率、天气、光的变化和地面特征等的影响。
在实践中，道路网络太复杂，因此，道路特征的分析是非常重要的。
道路具有带状特征，其宽度不会突然变化，长度比宽度比值大，路口通常可以呈现为“T”、“Y”，或“+”；道路有两条明显的道路边线和边缘，梯度较大。
同时，灰度值或道路颜色相对稳定，变化缓慢，但与相邻的非道路地区有很大差异，例如树木和建筑物等；一般情况下，道路有交叉口，道路网不会突然中断；道路在现实世界中具有特定的功能。
在遥感图像道路提取中不同的道路特征具有不同的性质。
几何特征与道路形状有直接性关系。
光度特征靠近道路的灰色等级或颜色。
拓扑特征功能特性相对简单，但很难应用于真正的应用。
高分辨率遥感影像道路提取方法综述
高分辨率遥感影像道路提取方法综述随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像已经成为获取地表信息的重要手段之一。
在城市规划、交通规划、环境监测等方面，道路信息是其中非常重要的一部分。
因此，高精度的道路提取方法在这些领域中具有重要的应用价值。
本文将综述当前常见的高分辨率遥感影像道路提取方法。
1. 基于像素的方法基于像素的方法是最基础的道路提取方法，它通过分析像素的灰度值和纹理来识别道路。
常见的像素级道路提取方法包括阈值分割、边缘检测和纹理分析等。
这些方法简单易懂，但是对于复杂的道路环境，其精度和鲁棒性会受到影响。
2. 基于特征的方法基于特征的方法是在像素级道路提取方法的基础上发展而来的。
它不仅考虑像素的灰度值和纹理，还考虑道路的形状、方向、宽度等特征。
常见的基于特征的道路提取方法包括形态学滤波、直线检测、区域生长等。
这些方法能够提高道路提取的精度和鲁棒性，但是需要进行大量的参数调整和图像前处理。
3. 基于深度学习的方法近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的道路提取方法也逐渐成为研究热点。
它不需要复杂的图像前处理和参数调整，只需要通过大量的训练数据进行模型训练即可。
常见的基于深度学习的道路提取方法包括卷积神经网络、循环神经网络、条件随机场等。
这些方法在道路提取方面取得了很好的效果，但是需要大量的训练数据和计算资源。
综上所述，高分辨率遥感影像道路提取方法包括基于像素的方法、基于特征的方法和基于深度学习的方法。
不同的方法有不同的适用范围和优缺点，需要根据实际情况选择合适的方法。
在未来的研究中，应该结合多种方法，以达到更高的精度和鲁棒性。
遥感影像中道路自动提取方法研究的开题报告
遥感影像中道路自动提取方法研究的开题报告一、选题背景随着城市化进程的加快，道路建设已成为城市规划和交通建设的重要组成部分。
道路网络的快速发展对道路信息的快速获取、处理与建立更为迫切的需求。
传统的道路调查方法需要耗费大量的人力、物力与财力，效率低下，成本高昂。
遥感技术因其具有广覆盖面、空间信息的连续性、全天候观测等优点成为道路自动提取的有效手段。
因此，在遥感遥感影像中道路自动提取方法研究领域具有重要的应用价值。
二、选题意义1.促进城市规划与管理。
通过遥感遥感影像中道路自动提取方法的研究，可以提高道路信息的获取效率和准确性，促进城市规划与管理的科学化和现代化。
2.优化交通规划与建设。
道路信息的准确性和全面性对交通规划与建设至关重要。
通过道路自动提取方法的研究，可以提高道路信息的准确性和全面性，为交通规划与建设提供重要的支持。
3.加速智慧交通建设。
随着智慧交通建设的不断推进，道路信息的精确性会对智慧交通的运营产生重大影响。
因此，发展道路自动提取技术，将为智慧交通的建设提供有利的支持。
三、研究内容本文主要研究遥感遥感影像中道路自动提取方法，包括以下内容：1.遥感遥感影像预处理。
对遥感遥感影像进行预处理，包括影像的读取、图像增强、噪声去除等操作。
2.道路特征提取。
利用较好的特征描述方法，提取道路的边缘、纹理、颜色等特征。
3.道路区域分割。
根据道路特征和图像分割技术进行道路区域的分割。
4.道路细化与结构化。
道路提取完毕后，为了去除噪声和细节，进行道路的细化和结构化处理。
5.实验数据与结果分析。
进行实验数据的采集和处理，并对实验结果进行分析和总结。
四、研究方法本文主要采用图像处理、机器学习、计算机视觉等方法进行道路自动提取方法的研究。
1.图像处理。
图像预处理是道路自动提取的基础，通过预处理对图像的清晰度、对比度等进行优化，为道路自动提取提供更好的基础。
2.机器学习。
利用机器学习的方法，识别道路特征集，包括颜色、形态和纹理等，以实现道路自动提取的目标。
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。
基于数学形态学的遥感图像道路提取
程实用性较G oogle Earth 、World W ind 差。
514 国产GeoGloble 软件2008年底,国家测绘科技委员会在上海提出了启动“国家地理信息公共服务平台”建设工程,打造中国自主知识产权的G oogle Earth 即GeoGloble 。
由武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室研发。
GeoGl obe 软件还提供了强大的二次开发功能。
现在只能内部使用还没有对外开放,期待GeoGlobe 尽快免费开放。
6 结束语G 自5年发布以来,已经在地质勘察、防治灾害、交通规划、水利工程、土地规划利用等广泛领域发挥作用,吸引了众多爱好者二次开发相关应用软件,帮助我们更好的应用G oogle Earth 。
以G oogle Ea rth 为代表的,互联网上海量免费地理信息数据,提高了铁路勘测设计效率,降低了劳动强度,节约了生产成本,而且这些数据在勘测设计项目中的应用还有很大空间,需要设计人员不断探索发现。
参考文献[1] 宁 锐.基于RS 和GIS 的铁路选线设计及综合评价模型初探[J ].铁道勘察,2006(6)[2] 刘江涛,蒲 浩,朱 江.基于数字地球铁路三维空间选线系统研究[J ].铁道勘察,2009(3)[3] 谢 伟.Google Earth 等免费数据源在铁路勘测设计中的应用[]铁道勘察,()[] 李志林,朱 庆数字高程模型[M ]武汉武汉测绘科技大学出版社,收稿日期:2009212228基金项目:国家自然科学基金“基于特征组与专家知识的新农村道路分层提取”(40701111)。
第一作者简介:郑 丽(1983—),女,2007年毕业于徐州师范大学测绘工程专业,在读硕士研究生。
文章编号:167227479(2010)0120012204基于数学形态学的遥感图像道路提取郑 丽 潘建平(重庆交通大学土木建筑学院,重庆 400074)Extraction of Roads fr o m Re m ote Sen si n g I ma gesB a s ed on M a thema ti ca lM or phologyZheng L i Pan J ianp ing 摘 要 从遥感影像上提取道路信息是一个重要的研究方向。
遥感图像道路提取方法综述
结论与展望
目前，遥感图像道路提取已经得到了广泛的应用和发展，但仍存在一些挑战 和问题需要进一步研究和改进，例如如何提高道路提取的精度和自动化程度、如 何处理复杂和动态的遥感图像等。未来的研究方向可以包括开发更加快速、准确 和智能的遥感图像道路提取方法和技术；研究更加精细和全面的遥感图像道路信 息表达和处理方式；探索遥感图像道路提取与其他相关领域（如自动驾驶、城市 规划等）的融合和应用等。
结论与展望
结论与展望
本次演示综述了遥感图像道路提取的方法和技术，介绍了图像处理和特征提 取方法、机器学习算法和应用、深度学习和神经网络技术以及其他方法和技术在 遥感图像道路提取中的应用效果及优劣。通过实验设计和数据集的准备，可以进 行不同方法和技术在遥感图像道路提取方面的精度、准确性和可靠性等方面的对 比和分析。
方法与技术
1、图像处理和特征提取方法
1、图像处理和特征提取方法
图像处理和特征提取是遥感图像道路提取的基本步骤之一。常用的图像处理 方法包括滤波、边缘检测、二值化、形态学处理等，能够去除噪声、突出道路特 征、提取道路边界等。常用的特征提取方法包括纹理分析、颜色特征提取、形状 特征提取等，能够提取出反映道路特征的多种特征向量。通过这些方法和技术的 综合应用，可以提高道路提取的精度和自动化程度。
2、机器学习算法和应用
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2、机器学习算法和应用
机器学习算法是一种基于数据驱动的方法，通过对大量数据进行学习，能够 自动识别和提取道路信息。在遥感图像道路提取中，常用的机器学习算法包括决 策树、支持向量机、神经网络等。这些算法能够根据图像的特征自动分类和识别 道路和非道路区域，并且可以对提取的道路信息进行优化和改进。
3、深度学习和神经网络技术
遥感影像中道路的提取方法研究
遥感影像中道路的提取方法研究随着城市化进程的加速，道路的规模和数量不断增加，道路网络的建设和维护对城市的发展至关重要。
然而，传统的道路提取方法需要大量的人力和时间，效率低下。
近年来，随着遥感技术的快速发展，利用遥感影像进行道路提取成为一种高效且准确的方法。
遥感影像是通过卫星或无人机等载体获取的地球表面的图像，具有全面、连续和高分辨率的特点，因此成为道路提取的理想数据源。
研究人员通过分析遥感影像中道路的特征和纹理等信息，提出了多种道路提取方法。
首先，基于阈值分割的方法是最简单且常用的道路提取方法之一。
该方法通过设定合适的阈值，将遥感影像中的道路和背景区分开来。
然而，由于道路在遥感影像中的亮度和纹理等方面的变化较大，单一的阈值往往难以满足不同场景下的需求。
其次，基于图像特征的方法可以提高道路提取的准确性。
这种方法通过提取遥感影像中道路的纹理、颜色和形状等特征，利用机器学习算法进行分类。
例如，可以使用支持向量机（SVM）或随机森林（Random Forest）等算法进行训练和分类，从而实现自动化的道路提取。
此外，基于深度学习的方法在道路提取中也表现出了良好的效果。
深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经网络结构进行图像特征的学习和提取。
研究人员通过构建卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，将遥感影像中的道路和非道路进行准确的分类。
综上所述，遥感影像在道路提取中具有广泛的应用前景。
基于阈值分割、图像特征和深度学习等方法可以提高道路提取的准确性和效率。
随着遥感技术的不断发展，道路提取方法将更加精确和自动化，为城市规划和交通管理等领域提供有力支持。
基于深度学习的遥感影像道路提取
基于深度学习的遥感影像道路提取摘要：针对现有道路提取方法精度较差、一体化与智能化较低的问题，本文基于国产多源遥感卫星影像，基于大数据量采用U-Net、DeepLabV3、MultiTaskRoadExtractor模型进行道路模型的训练与测试，并对测试结果进行对比分析；基于小数据量采用MultiTaskRoadExtractor模型进行道路的训练与测试，并与大数据量MultiTaskRoadExtractor模型提取的道路进行对比分析。
实验结果表明：①MultiTaskRoadExtractor模型提取的道路优于U-Net、DeepLabV3模型，且提取道路所用的时间最短；②平坦的道路，不涉及复杂相交关系的道路，U-Net、DeepLabV3、MultiTaskRoadExtractor三个模型提取的道路完整性较好，差别不大；③F382影像基于MultiTaskRoadExtractor模型采用小数据量训练的道路模型提取该影像道路的效果较好，优于大数据量MultiTaskRoadExtractor模型提取的道路。
关键词：道路；U-Net；DeepLabV3；MultiTaskRoadExtractor；精度Road extraction from remote sensing images based on depth learning YANG Zhen（Engineering University of CAPF, Xi’an ,710086,China;）Abstract: In view of the problems of poor accuracy, integrationand intelligence of existing road extraction methods, domestic multi-source remote sensing satellite images were used. Based on large amounts of data, U-Net, DeepLabV3, MultiTaskRoadExtractor models were used to train and test road models, and the test results were compared and analyzed; Based on the small amount of data, the MultiTaskRoadExtractor model was used for road training and testing, and compared with the roads extracted from the large amount of data MultiTaskRoadExtractor model. The experimental results showed that: firstly, the road extracted by MultiTaskRoadExtractor model was better than U-Net and DeepLabV3 models, and it took the shortest time to extract the road; secondly, flat roads did not involve roads with complex intersection relationships. The integrity of roads extractedby U-Net, DeepLabV3 and MultiTaskRoadExtractor was good, and thedifference was little; thirdly, F382 image was based on the MultiTaskRoadExtractor model, and the road model with small data volume training was better than the road extracted by the MultiTaskRoadExtractor model with large data volume.Key words: road; U-Net; DeepLabV3; MultiTaskRoadExtractor; accuracy0 引言近年来，国产高分辨率遥感影像来源更丰富，时效性更强，分辨率更高，深度学习技术因其强大的鲁棒性和自学习能力在图像处理领域大放异彩。
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。
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。
基于深度学习的遥感影像道路提取
现代电子技术Modern Electronics Technique2023年12月1日第46卷第23期Dec. 2023Vol. 46 No. 230 引 言近年来，我国道路里程增长迅速，道路路网体系愈加复杂[1⁃2]，截至2021年末，全国公路里程为528.07万千米，较2020年增加了8.26万千米。
道路信息在城市规划、交通管理、环境监测等领域具有巨大的价值。
随着遥感卫星技术的发展，遥感影像已经实现了从低分遥感影像到高分遥感影像转变，最高空间分辨率已高达亚米级[3]，遥感影像数据的采集周期逐渐缩短，高频次的遥感卫星已经能够实现分钟级别的更新，为遥感影像运用于道路信息提取与分析提供了可能。
近年来深度学习在图像处理方面的技术得到快速发展，利用深度学习进行高分遥感影像道路信息提取成为近年来的热门研究之一[4⁃8]。
文献[9]基于全卷积神经网络对道路进行提取，再依照形态学计算以及格拉斯⁃普克算法对道路中的误检图斑进行剔除，并连接提取中断的道路。
文献[10]利用PCNN基于深度学习的遥感影像道路提取赵 亮， 郭杜杜， 王庆庆， 徐勤功（新疆大学 交通运输工程学院， 新疆 乌鲁木齐 830046）摘 要： 针对遥感影像道路提取任务中因地物环境复杂而导致道路掩码提取精度差、道路中心线断裂和不连续的现象，提出一种深度学习语义分割模型CP⁃Unet 进行道路掩膜提取，将提取的道路掩膜进行形态学处理，采用ZS 细化算法进行道路中心线提取，并提出一种优化连接模型进行中心线处理。
CP⁃Unet 扩大了模型感受野，增强了对道路信息的捕捉能力和融合能力，提高了道路掩码的提取精度，优化连接模型通过设定几何约束条件进行中心线断点连接，提高道路中心线的连续性。
以新疆某团场分辨率为0.5 m 的wordview3卫星影像为实验数据，实验结果表明：CP⁃Unet 的精确率、召回率、平均交并比分别提高到91.92%、88.27%和81.43%，能够较好地克服复杂环境干扰，提取精度较高，中心线提取方法在两种不同的复杂环境下提取准确率和完整率分别为94.82%、92.79%和96.77%、94.17%，提取结果更加连续且完整。
基于遥感影像的道路提取方法研究
基于遥感影像的道路提取方法研究基于遥感影像的道路提取方法研究摘要：道路提取是遥感图像处理中的重要任务，对于城市规划、交通管理和环境评估等方面具有重要意义。
本文对基于遥感影像的道路提取方法进行了研究与总结。
首先，介绍了遥感影像道路提取的背景和意义；然后，详细讨论了主要的道路提取算法，并进行了比较与评估；最后，给出了未来研究方向和存在的挑战。
1. 引言道路是城市交通系统的重要组成部分，准确提取道路信息对于城市规划、交通管理和环境评估等具有重要意义。
传统的道路提取方法通常需要耗费大量的人力和时间，并且对于大范围遥感影像的处理效果有限。
随着遥感技术的发展，基于遥感影像的道路提取方法逐渐成为研究热点。
2. 遥感影像道路提取方法2.1 基于阈值分割的方法阈值分割是最简单和直观的图像分割方法之一，它将图像中的像素根据其灰度值与预先设定的阈值进行分类。
在道路提取中，可以通过选择合适的阈值来将道路和其他背景区分开来。
但是，由于道路和背景在不同遥感影像中的灰度分布存在较大差异，单一阈值分割方法的适用性有限。
2.2 基于边缘检测的方法边缘检测是一种通过寻找图像中亮度变化的位置来检测目标边缘的方法。
对于道路提取，可以通过应用边缘检测算法来较好地提取道路轮廓。
边缘检测方法对于噪声敏感，因此在应用前需要对图像进行滤波预处理。
2.3 基于纹理特征的方法道路具有一定的纹理特征，如灰度分布、纹理方向和纹理密度等。
通过提取遥感影像的局部纹理特征，可以较好地将道路从其他区域中提取出来。
基于纹理特征的方法需要运用纹理描述子和机器学习等技术，对图像进行分类和判别。
3. 方法比较与评估针对道路提取方法，本文选择了一些代表性的算法进行了比较与评估。
实验结果显示，基于纹理特征的方法在提取道路时具有较好的准确性和鲁棒性，但是对于大规模遥感影像的处理速度较慢；基于阈值分割的方法简单有效，但在阈值选择上存在一定难度；基于边缘检测的方法对于噪声敏感，需要进行滤波预处理。
无人机遥感数据处理中的道路提取技术
无人机遥感数据处理中的道路提取技术道路是城市基础设施的重要组成部分，具有交通运输、信息传递和社会经济发展的重要作用。
在城市规划、土地利用、环境评估等领域，道路信息是不可或缺的。
传统的道路提取方法需要耗费大量的时间和人力，并且准确性无法保证。
而随着无人机技术的发展，遥感数据得到了广泛应用，成为道路提取的新路径。
本文将探讨无人机遥感数据处理中的道路提取技术。
一、道路提取方法在无人机遥感数据处理中，道路提取方法主要有两种：基于分类的图像分割和基于特征的图像分割。
基于分类的图像分割是将图像根据像素属性分成不同的类别，再根据类别进行分割。
基于特征的图像分割是根据图像的特征进行分割，如边缘、纹理等。
在道路提取中，基于分类的图像分割方法侧重于对道路和非道路区域进行分类，而基于特征的图像分割方法侧重于提取道路的特征信息，再进行分割。
二、基于分类的图像分割方法基于分类的图像分割方法主要包括分水岭算法、K-means算法和支持向量机(SVM)等。
1. 分水岭算法分水岭算法是一种基于数学形态学原理的图像分割算法。
其基本思想是将图像看成一个地形地貌，其中山峰代表目标物，山谷代表背景。
通过计算水流路径和流量，将图像分为多个部分。
在道路提取中，分水岭算法通常将图像中的强边缘、梯度较大的位置作为道路边界来提取。
2. K-means算法K-means算法是一种基于聚类的图像分割算法。
该算法利用数据点之间的相似度进行聚类分组，并对每个聚类分组分配一个质心。
在道路提取中，K-means算法首先通过像素点的RGB颜色空间进行聚类分组，并将道路像素点判别为另一个聚类分组。
3. 支持向量机(SVM)支持向量机是一种常用的分类算法，其核心思想是通过找到一个最大的判定面，将训练数据分成不同的类别。
在道路提取中，SVM需要通过训练数据来确定道路和非道路像素点之间的判别面，并将道路像素点判别到道路类别中。
三、基于特征的图像分割方法基于特征的图像分割方法主要包括边缘检测、形态学分析和纹理分析等。
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。
geoscene道路提取
geoscene道路提取Geoscene道路提取是一项基于地理信息系统的技术，用于从卫星遥感图像中提取道路特征。
这项技术在城市规划、交通管理、环境保护等领域具有重要应用价值。
本文将介绍Geoscene道路提取的原理、方法和应用。
一、Geoscene道路提取的原理Geoscene道路提取是基于遥感图像处理的一种方法，主要利用图像中道路的几何形状、纹理特征和空间关系进行提取。
首先，利用遥感卫星获取的高分辨率图像作为输入数据。
然后，通过图像预处理、特征提取、分类判别等步骤对道路进行识别和提取。
最后，根据提取结果生成道路网络模型，实现对道路信息的分析和应用。
二、Geoscene道路提取的方法1. 图像预处理：包括图像去噪、增强、几何校正等步骤，以提高图像质量和准确性。
2. 特征提取：利用图像处理算法提取道路的几何形状、纹理特征等信息，例如边缘检测、纹理分析等。
3. 分类判别：根据道路特征和先验知识，采用分类算法对图像进行判别，将道路像素从背景中分离出来。
4. 模型生成：根据提取结果，生成道路网络模型，包括道路中心线、道路宽度、道路拓扑关系等信息。
三、Geoscene道路提取的应用1. 城市规划：通过提取道路信息，可以对城市交通网络进行分析和规划，优化道路布局和交通流动。
2. 交通管理：利用提取的道路信息，可以实现交通拥堵监测、交通信号优化等，提高交通效率和安全性。
3. 环境保护：通过提取道路信息，可以对城市环境进行评估和监测，分析道路对环境的影响，保护生态环境。
4. 地理信息系统：将提取的道路信息与其他地理数据进行融合，可以实现更精确的地理空间分析和决策支持。
总结起来，Geoscene道路提取是一项利用遥感图像处理技术，从卫星遥感图像中提取道路特征的方法。
通过图像预处理、特征提取、分类判别和模型生成等步骤，可以实现对道路信息的识别和分析。
在城市规划、交通管理、环境保护和地理信息系统等领域有着广泛的应用前景。
遥感图像中的道路提取及其应用
遥感图像中的道路提取及其应用遥感图像是一种可以从空中或卫星上获取的图像数据。
道路是城市交通网络中的关键组成部分。
在城市规划和交通管理方面，了解道路的分布和特征对于决策者和研究者来说都非常重要。
然而，由于城市道路在不断变化，因此传统的地面调查方法是不切实际的。
相反，遥感图像提供了一种有效的道路提取方法，其应用已经得到了广泛的研究和应用。
道路提取方法可以分为基于像素的方法和基于对象的方法。
在基于像素的方法中，图像中的每个像素被视为一个独立的点，并使用图像处理技术将道路像素从其他非道路像素中分离出来。
而在基于对象的方法中，则将图像中的道路作为一个独特的对象进行处理。
基于像素的方法简单而快速，但其准确性通常较低。
相反，基于对象的方法通常产生更准确的结果，但需要更多的计算资源和时间。
现代的道路提取算法通常是基于机器学习技术的。
机器学习是一种人工智能技术，其目标是使计算机能够通过对大量数据的学习来自动识别和分类不同类型的对象。
在道路提取中，机器学习技术通常使用已知道路和非道路像素的样本来训练模型，然后将此模型应用于其他遥感图像中的像素以分类道路和非道路像素。
道路提取的应用非常广泛。
例如，在城市规划方面，道路提取可以用于生成道路分布图和道路网络分析。
在交通管理方面，道路提取可以用于实时交通监测和交通控制。
在自动驾驶车辆和航空领域，道路提取可以用于车辆或飞机的自动导航。
尽管现代道路提取技术已经相当成熟，但该技术仍然存在许多挑战。
例如，道路提取算法通常受到照明条件、天气和遮挡等因素的影响。
在遥感图像中，道路在颜色、纹理、形状和边界等方面也很复杂，这会使道路提取更加困难。
总之，道路提取技术是现代城市规划、交通管理、自动驾驶车辆和航空领域中不可或缺的技术。
虽然该技术仍然存在许多挑战，但随着遥感技术和机器学习技术的不断发展，我们相信道路提取技术将会继续取得更加卓越的成果。
- 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)。
遥感影像中道路提取
道路的物理特征并归纳如下.
1) 道路由水泥或者沥青铺设, 其表面坚固平坦.
2) 道路的宽度满足一定要求, 一般不随距离发
生较大变化, 高等级的公路更加宽阔.
3) 道路的弯曲程度符合一定要求, 高等级的公
路更加平直.
4) 道路的交叉处通常为十字形、T 形或其他不
规则形状.
5) 道路将城市、区域、建筑物、设施连接起来,
道路的等级和其连接区域的重要性有关; 较窄的道
路通常汇聚到较宽的道路.
6) 城市的道路分布密度和道路网络复杂程度远
大于乡村.
道路的物理特征经传感器成像后, 形成了道路
的图像特征, 可按不同层次将之分为四类[2].
1) 辐射特征: 路面的颜色通常较周围更为明亮,
灰度或纹理较为一致.
2) 几何特征: 道路呈现相互平行的双边缘, 宽
度基本保持不变; 道路的弯曲程度在适当范围内; 道路的交叉处通常呈现十字或T 形.
3) 拓扑特征: 道路成连通的网络, 交叉点是网
络的节点.
4) 背景特征: 道路的穿越地区有不同的地缘特
征; 原野、乡村和城市中的道路, 其宽度、密度、弯曲程度、网络复杂程度和提取的难度均不同; 背景特征也称之为上下文特征[1][5].
道路模型
道路模型是道路图像特征的抽象. 常用的道路
模型有条带模型、平行双边缘模型和Snake 模型.
假设道路灰度高于背景灰度, 道路剖面沿道路
法向为一定宽度的阶跃信号, 即
3 道路图像特征在自动道路提取中的应用
4 自动道路提取方法的评估。