一种高分辨率遥感影像道路信息提取方法

道路在国民经济建设和国防建设中发挥着重大的作用,是非常重要的基础地理信息,一直以来研究道路的自动或半自动提取都被视为热点和难点,提出的理论和方法层出不穷,但没有一种方法能推广应用。针对道路难以从高分辨率遥感影像中提取的问题,提出了一种道路提取方法,首先影像将RGB颜色空间转换成HSV颜色空间,运用改进的区域分隔算法,实现道路区域的分隔。然后利用数学形态学腐蚀、膨胀等基本运算,结合区域的形态特征(如面积、紧凑度等)实现道路与非道路信息的分离。对多幅复杂道路图像进行试验,结果表明本方法能够很好地实现从复杂环境中提取道路信息。     

一种改进U-Net的高分辨率遥感影像道路提取方法

从遥感影像中准确高效地提取道路信息,对基础地理数据库的建立与维护具有重大意义。高分辨率遥感影像背景信息复杂,导致现有算法无法较好地从中提取道路信息。U-Net网络在图像分割方面有较好的实验效果,但道路分割结果准确性不佳,因此,提出了一种改进U-Net网络的高分辨率影像道路提取方法。首先,设计基于U-Net的网络结构,将VGG16作为网络编码结构,可更好地提取特征语义信息;其次,利用Batch Normalization与Dropout解决网络训练过程中出现的过拟合;最后,对训练数据利用旋转与镜像变换进行扩充,采用ELU激活函数,提升了网络训练速度。实验结果表明：该方法可以较为准确高效地提取道路信息。     

一种高分辨率遥感影像道路提取方法

针对空间异质性导致的道路几何纹理特征突出性下降问题, 提出一种高分辨率遥感影像道路提取方法. 首先设定跟踪模型, 依据人工输入点, 自适应提取道路中心点和道路宽度, 设计迭代内插、双向迭代两种跟踪方式以及矩形跟踪模板; 然后提出多描述子道路匹配模型, 针对道路几何纹理特征突出性不足问题, 基于道路区域地物边缘与道路方向一致的语义关系, 通过线段峰值约束的思想, 提出一种多尺度线段方向直方图(Multi-scale line segment orientation histogram, MSLSOH)描述子, 以此对跟踪方向进行预测; 针对道路几何纹理特征均质性下降问题, 从道路区域与道路非道路混合区域纹理差异性出发, 组合三角形构成扇形描述子, 突出道路影像纹理特征, 以此不仅可对预测跟踪点进行验证, 而且也可在结构信息缺失的情况下对道路进行跟踪; 最后选取不同类型、不同分辨率、不同场景的高分辨率遥感影像, 通过与其他方法的实验对比, 表明该方法能够解决道路提取过程中几何纹理特征突出性下降问题, 具有准确率高和自动化程度高的优势.     

基于行道树的高分辨率遥感影像道路提取研究

在城市遥感中,道路自动(半自动)提取一直是研究的重点.本文在现有道路自动(半自动)提取技术基础上,结合高分辨率遥感影像中行道树的分布特点,从地学知识出发,利用归一化植被指数、阀值分割、数学形态学算子及地理信息系统的分析功能等实现基于行道树的道路自动(半自动)提取和道路面积快速、自动计算.结论表明基于行道树的道路提取和面积计算方法具有一定的实用性.     

基于改进的K-means法的高分辨率遥感影像道路提取

针对高分辨率遥感影像中道路提取存在的特征利用问题,提出一种基于改进的K-means算法的道路提取方法。首先根据遥感影像的具体场景进行相应的预处理;在此基础上,利用改进的K-means算法融合道路的光谱特征和纹理特征对图像进行分类,得到初始道路区域;然后利用道路的几何特征滤除非道路区域;最后采用数学形态学方法完善道路信息,得到最终结果。实验结果表明,该方法能实现复杂场景中道路提取,并拥有较好的效果。     

一种高分辨率遥感图像中居民区道路提取方法

针对在遥感图像中提取居民区道路易受房屋等人工建筑干扰的问题,基于数学形态学提出了一种可以去除大量建筑物干扰,从而有效提取出居民区道路的算法.算法首先用顶帽变换和底帽变换对灰度图像进行了对比度争强,然后利用道路和建筑物之间的形态梯度以及道路特征对道路和建筑物进行分离,最后利用形态重建的方法得到了居民区道路网.仿真实验表明,区域中的大部分建筑物噪声被成功去除,算法是有效和可行的.     

基于数学形态学的高分辨率遥感影像道路提取

利用数学形态学的方法对高分辨率遥感影像道路提取进行了研究,通过对影像进行预处理增强道路信息,依据影像灰度直方图信息,对预处理后的影像进行阈值分割,得到一个包含道路信息的二值影像;进一步使用形态开运算去除细小噪声,同时将一部分粘连在道路上的噪声与道路信息进一步分割;接着结合形态腐蚀和形态重建运算获取影像中主要道路网络信息,并用形态闭运算完善道路网络信息;最后对道路网络信息进行形态细化和一定次数的形态修剪处理,得到单像素宽的道路中心线信息.利用数学计算软件MATLAB在高分辨率遥感影像上作了实验,并进行了总结和分析.     

高分辨率多光谱遥感影像中城区道路信息的自动提取

提出一种从高分辨率遥感影像提取城市区域道路网络的方法。该方法采用改进的数学形态学运算方法对影像进行分割,进而得到粗略道路信息网,然后利用道路网的几何特征实现道路与建筑物的有效区分,最后通过抽骨架的方法获得最终道路网中心线。试验数据为某一城区高分辨率卫星影像,并对最终提取的结果进行了评价,结果表明,所提出的方法能够从高分辨率多波段卫星遥感影像上精确、有效、自动提取城区道路网络。     

高分辨率遥感影像上道路中心线的半自动提取

提出一种半自动的基于活动窗口线段特征匹配来提取高分辨率遥感影像上道路中心线的方法.通过用户在道路中心线上输入起始点,采用定义活动模板窗、阈值分割、线段特征匹配和改进的SSDA,实现了道路中心线的自动跟踪.另外,该方法还允许在跟踪过程中加入少量人工干预来处理某些匹配失败的情况,提高了实用性.对0.61m分辨率QuickBird影像和1m分辨率IKONOS影像进行道路提取的实验表明:该方法能够快速、准确地提取出主要道路的中心线,对噪声的干扰具有良好的鲁棒性.     

基于相位编组的高分辨率遥感影像道路信息提取

从高分辨率遥感影像中提取道路信息已有许多研究,但仍存在许多问题有待解决.本文主要研究高分辨率遥感影像上城市道路信息的提取,从四个方面开展,即:遥感影像的预处理、阀值的确定、直线与曲线的提取以及道路信患在原图上的显示.传统的相位编组方法主要针对直线的提取,本文对其进行了改进,得到了一种基于相位编组的半自动提取道路信息的方法.实验中首先结合灰度形态学与Canny算子,得出信息较全的道路边缘轮廓信息,然后根据不同形状的道路模型,运用灰度值参数对相位编组法进行改进,提取出比较准确的道路信息.针对现代城市中常见的立交桥,特别是对其曲率较大的中心部分信患,该提取方法表现出了一定的优越性和适用性,实验结果较为理想.     

遥感图像自动道路提取方法综述

自动道路提取是遥感图像识别的重要研究领域. 实现自动化、智能化、可靠准确的图像道路提取对地理信息技术发展具有重要的应用价值和意义. 道路的物理属性和功能形成了道路的辐射特征、几何特征、拓扑特征和背景特征. 以该四类特征为线索, 介绍了自动道路提取的典型方法, 侧重于分析四类特征在道路提取中作用和应用方式. 简要介绍了自动道路提取的评估方法和准则, 列举了主流的道路提取软件和遥感图像片源, 展望了该领域的发展方向.     

基于EDRNet模型的高分辨率遥感影像道路提取

针对高分辨率遥感影像道路提取结果不完整、边界质量差的问题,提出基于EDRNet模型的遥感影像道路提取方法。利用残差网络构建道路提取模型EDR1,保留道路的细节信息并加速网络收敛。通过融合多尺度、多层次的道路特征信息,设计道路提取结果优化模型EDR2。在此基础上,利用混合损失函数,提高道路提取的完整度。实验结果表明,EDRNet道路提取方法在马萨诸塞州道路数据集上的召回率、精确率和F1-score指标分别达到了84.4%、81.7%及83.0%,其结果完整且准确。     

基于改进D-LinkNet模型的高分遥感影像道路提取研究

针对高分影像中的道路信息易受植被阴影、高楼建筑物、河流等非道路信息干扰的问题,提出一种高分遥感影像道路提取模型。在中心区域引入channel-spatial双注意力机制捕获道路信息的全局特征依赖,并基于原始模型DICE+BCE损失函数,构建新型的超参数权重损失来优化网络模型中参数迭代的误差,改善道路分割的精度。按照1：1、2：1、3：1、4：1、5：1这5种比值设定超参数权重比,通过调节超参数权值比获取模型最佳的道路分割性能。实验结果表明,与FCN-8s、U-Net等模型相比,改进D-LinkNet模型道路分割效果明显提升,能有效地规避因非道路因素对道路提取干扰而导致的“虚检”“漏检”“误检”的现象。     

一个从多波段遥感图像提取道路网的算法

提出一个从多波段遥感图像中提取道路网的算法.首先,从多波段图像中提取直线段和平行线段,再进行融合处理,以克服图像中道路表示的不精确性.然后根据线段的局部特性,识别与道路约束模型符合程度好的路段.最后根据道路网的全局连接约束,识别与道路约束模型符合程度较弱的路段.该方法应用于三波段的卫星遥感图像,处理结果表明该方法是有效的.     

基于Hough变换的高分辨率遥感影像城市直线道路提取

根据高分辨率遥感影像城市直线道路特性,提出在图像分割获得道路网轮廓的基础上,使用Hough变换检测道路所在直线,对直线进行道路判断,再将所得道路段进行修剪、连接形成道路网,实现道路提取。实验结果表明,该方法能有效的从高分辨遥感影像中提取城市直线道路。     

改进U-Net网络的遥感影像道路提取方法研究

从遥感影像中提取道路目标对智慧城市建设具有重要意义.由于遥感数据中道路及背景特征复杂多样,使用深度学习方法对道路进行提取的准确性仍然受到限制.基于U-Net网络架构设计实现了用于遥感影像道路提取的深度语义分割模型AS-Unet,该模型分为编码器和解码器两部分.在编码器部分加入通道注意力机制,对提取的丰富低层特征进行筛选...     

特征融合的多时相遥感图像道路提取方法

为了提高单时相遥感图像道路提取的准确度，提出一种基于特征融合的道路提取方法。首先，提取已配准好的多时相SPOT图像直线段特征和角点特征，然后，对得到的特征进行融合判断，从特征融合结果中提取近似平行线，最后进行道路拟合。本文对相位编组道路段提取方法进行了改进，引入基于灰度SUSAN的角点特征信息，提高了道路段提取的准确性。文章最后给出了实验结果。     

基于模糊连接度的卫星图像道路提取新方法

论文提出一种将相对模糊连接度和道路特征相结合进行卫星图像主干道路半自动提取的新方法。首先将原始图像划分为多个目标,对每一类目标分别人工选取种子点,然后计算出图像中各像素点与每一类种子点之间的模糊连接度,将其归属于模糊连接度值最大的一类,从而分离出道路目标。接着结合道路局部特征运用模糊连接度连接断裂路段,最后根据道路走向进一步完善整个道路轮廓。SPOT图像道路提取实验表明,新方法可以取得很好的效果。     

基于高分辨率遥感图像的道路提取研究

道路是现代交通的主要组成部分,对于管理和更新地理信息系统数据库中的道路信息非常重要.目前,自动提取道路网络的主要数据源为遥感图像数据,但随着近年来遥感影像的地面分辨率不断提高,图像中地物信息愈加丰富,对图像中道路信息的提取难度也随之增大.文章主要展开一种利用机器学习对高分辨率遥感图像的道路提取研究.首先对高分辨遥感图进...