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基于分水岭算法的高分遥感图像道路提取优化方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对高分辨率遥感图像城市道路提取中存在的问题,在面向对象方法和数学形态学等理论基础上,提出了一种基于改进的分水岭分割算法的道路提取方法.在图像预处理基础上,首先使用改进的分水岭算法分割影像,提取基本的道路信息;然后利用面向对象方法提取道路基元,完善道路信息;最后将道路信息二值化,并采用数学形态学等方法进行优化,去除和修补不完善的道路.结果表明,该方法能有效地提取出城市地区的道路信息,对较复杂的道路环境也有较好的效果. 相似文献
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针对城市道路网变形监测存在的高分辨率影像获取难、道路人工提取效率低、传统变形监测工作量大等难题,本文提出了一种基于融合Deep-ResUnet和PS-InSAR的城市道路网形变监测方法。主要思路为：首先对目标区的哨兵-1A(Sentinel-1A)影像数据进行伪彩色变换建立道路数据集;然后训练深度残差网络(Deep-ResUnet)模型并对道路网栅格进行提取;最后利用永久散射体干涉测量(PS-InSAR)技术获取PS点形变信息与道路网栅格融合。研究结果表明,Sentinel-1A影像经过伪彩色处理后,能提高城市道路网提取的完整性,交并比提高6%～9%,道路提取精度平均提高10%左右,得到的城市道路网形变信息专题图能为城市道路变形监测和健康状况评估提供科学依据。 相似文献
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车载激光点云的数据不完整和影像连续帧之间的地物重影现象给提取连续、完整的道路边界带来了巨大挑战。提出了一种融合点云与全景影像的道路边界提取与矢量化方法。首先,分别从点云和全景影像中提取初始道路边界点,然后基于非闭合Snake模型融合两种数据源中的道路边界点,实现结构化和非结构化道路边界的准确提取与矢量化。该融合过程首先基于点云中的道路边界构建特征图,并以车载影像中的道路边界提取结果为初始轮廓,然后基于道路边界的几何特性构建非闭合Snake模型,最后通过求解该模型实现多源道路边界点的融合,并完成道路边界线的矢量化。将该方法应用于2个城市场景数据集,结果表明：该方法可有效提取形状多样的结构化和非结构化道路边界,对由于遮挡导致的数据不完整和多帧影像中的地物重影具有较强的鲁棒性,对城区道路边界提取的精度、召回率、F1值分别优于95.43%、89.27%、93.38%。 相似文献
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准确提取输电通道内各地物类别是进行输电通道三维建模及交跨分析的基础。为解决目前贵州等多山地区输电通道内道路提取方法稳健性低、效率低的问题,本文通过结合道路特征显著性检测与形态约束的方法对影像中多山地区输电通道内道路的快速准确提取进行了研究。首先,对卫星影像中山区道路特征进行分析,对每个像素分别计算基于道路颜色一致性和结构一致性的像素级显著值;然后,结合显著目标空间先验知识融合显著性检测结果,形成最终道路显著图,初步提取影像中道路目标;最后,分析道路与建筑物等的差异性,基于道路形态一致性定义道路形态约束条件,通过制定约束规则最终实现道路的准确提取。结果表明,该方法对于不同弯曲程度、粘连程度及影像对比度的道路都能实现快速准确提取,提取完整度、正确率、质量及耗时平均分别为97.5%、97.0%、95.6%、0.515 s。该方法稳健性高,可以快速、准确提取各种情况下道路,在输电线路工程实际中有很好的应用前景。 相似文献
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许锐 《测绘科学技术学报》2014,(1):53-56
遥感影像中的城市道路提取易受建筑物、阴影、车辆等噪声干扰,仅利用光谱特征或几何特征难以实现道路的完整提取。针对这一问题,首先从影像的梯度图出发,同质化遥感影像。接着通过形状特征,移除噪声,凸显道路信息。最后利用知觉组织约束算子筛选道路种子点,连通形成道路网。实验以QuickBird影像数据为样本,结果表明提出的算法能够有效实现城区道路提取。 相似文献
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城市道路区域检测是城市土地管理、交通规划等领域的迫切需求,而传统城市道路区域检测多使用轨迹提取、遥感解译、人工采集等单独方式,在自动化程度或提取质量上存在一定的局限性。本文结合GNSS轨迹点与高分遥感影像各自的数据优势,提出一种基于轨迹延续性与影像特征相似性的遥感影像道路区域检测方法。该方法以出租车GNSS轨迹点构建轨迹特征栅格,基于轨迹延续性在平均方向特征栅格中划分路段对象,利用道路对象的光谱特征向轨迹无法覆盖的小区内部进行拓展,以获得提取区域内较为完整的道路信息。试验证明：本文方法可以有效降低道路的同物异谱现象及阴影、树木遮挡的影响,高效地提取高分遥感影像中的道路区域。与传统的遥感影像分类方法相比,具有更高的精度与自动化程度,相较于深度学习模型具有更广的适应性。 相似文献
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混合像元效应是导致难以从TM影像中提取细小河流的主要原因。提出一种综合多种数字图像处理技术的细小河流自动识别方法。首先,利用阈值分割区分水体指数影像中的细小河流与面状水体;第二,对水体指数进行线状信息增强,突出线状河流信息,并抑制其他地物信息;第三,利用双阈值线段追踪方法,提取影像中的细小河流;第四,通过三种方法分别去除阴影、道路和其他类型噪声。结果表明,本文方法能有效地提取细小河流,同时排除多种噪声的干扰,结果的检测率高于82%、虚警率低于7%、检测质量高于79%、完整度高于90%。 相似文献
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城市道路的多特征多核SVM提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高分辨率遥感影像中城市道路提取的复杂性及SVM的分类性能,提出了一种城市道路的多特征多核SVM提取方法。首先利用FCM算法将原始影像粗分为建成区和非建成区两类,剔除非建成区;然后根据分水岭分割算法分割建成区并提取分割对象的光谱特征与空间特征,以全局核函数和局部核函数加权组合的方式构建多核SVM对建成区进行二次分类,去除建成区中的建筑物等非道路信息;最后利用数学形态学处理,获得最终的道路提取结果。试验结果表明：文中所提方法能够较精确地提取城市道路信息,分类精度高于单核SVM提取及其他对比方法。 相似文献
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针对车载激光扫描获取的道路点云数据分类问题多的难点,本文提出了一种基于最大类间方差(Otsu)算法与改进区域生长算法的道路面提取方法。原始点云中非地面点滤除依靠Otsu算法自适应计算出分割阈值;随后分别计算点云的法向量与曲率;最终将法向量相似度作为约束条件,使用改进区域生长算法进行道路面精确提取。通过两段典型的城市道路点云数据为例,试验结果表明,本文方法提取道路面结果的准确度(CR)、完整度(CP)以及提取质量(Q)均大于94%,充分证明了该方法的有效性。 相似文献
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高光谱-LiDAR多级融合城区地表覆盖分类 总被引：3，自引：3，他引：0
城市地区地表覆盖分类在城市研究中是一个十分重要的方向。遥感作为获取地物物理属性的一种重要技术手段,已初步应用于分类研究中。然而,随着城镇化的不断推进,城市内部地物类型越来越复杂,单一的遥感影像已无法满足城区地表覆盖分类中高精度的要求。高光谱影像和LiDAR数据能够分别表征地物的光谱信息及高程而被广泛应用。因此,根据两者之间互补的优势,本文提出了基于高光谱影像和LiDAR数据多级融合的城区地表覆盖分类方法。首先对两幅影像分别进行特征提取,将提取到的光谱、空间及高程信息进行层叠实现特征级融合。对得到的特征影像的所有像素点进行分类,然后利用LiDAR点云数据提取的建筑物掩膜,对非建筑物部分进行分类,再次实现特征级融合,以此改善建筑物区域与非建筑物区域的混淆。然后将未使用掩膜得到的分类结果与利用掩膜得到的分类结果进行投票实现决策级融合。最后利用条件随机场模型对分类结果进行后处理操作,达到平滑图像去除噪声点的目的。 相似文献
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The automatic extraction of information content from remotely sensed data is always challenging. We suggest a novel fusion approach to improve the extraction of this information from mono-satellite images. A Worldview-2 (WV-2) pan-sharpened image and a 1/5000-scaled topographic vector map (TOPO5000) were used as the sample data. Firstly, the buildings and roads were manually extracted from WV-2 to point out the maximum extractable information content. Subsequently, object-based automatic extractions were performed. After achieving two-dimensional results, a normalized digital surface model (nDSM) was generated from the underlying digital aerial photos of TOPO5000, and the automatic extraction was repeated by fusion with the nDSM to include individual object heights as an additional band for classification. The contribution was tested by precision, completeness and overall quality. Novel fusion technique increased the success of automatic extraction by 7% for the number of buildings and by 23% for the length of roads. 相似文献
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基于多重信息融合的高分辨率遥感影像道路信息提取 总被引：8，自引：1，他引：7
在高分辨率遥感影像上进行道路提取一直被认为是一项具有重要意义但很困难的工作。尤其一些与道路光谱相近的地物,分类后与道路相互连接,难以区分。基于面状道路和边缘相互验证和辅助的思想,提出一种高分辨率遥感影像上提纯道路信息的方法。该方法首先在面状和边缘两个方面同时提高提取精度,然后由他们之间的逻辑互运算分割道路与非道路对象,并应用有效的形状指数（如：极惯性矩和狭长度指数）刻画和区分道路与非道路面状目标（如楼房等）,最终达到提纯道路的目的。实验结果表明了本文方法在去除非道路目标,提纯道路网络方面的有效性。 相似文献
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We present here the examples that show how fusing data from hyperspectral sensors with data from high spatial resolution sensors can enhance overall road detection accuracy. The fusion of hyperspectral and high spatial resolution data combines their superior respective spectral and spatial information. IKONOS (MSS) and Hyperion images were fused using the principal component analysis (PCA) method. The approach for road extraction integrates multiresolution segmentation and object oriented classification. Road extraction is done from an IKONOS (MSS) image and a Hyperion and IKONOS (MSS) merged image and comparisons are made depending on accuracy and quality measures such as completeness and correctness. This article also emphasises the types of roads which are giving better accuracy of extraction after fusion with hyperspectral image. This can vary because of types of material and condition of roads. The methodology was applied on roads of Dehradun, India. 相似文献
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国产高分卫星分辨率的不断提高,使其可以从几何形态、纹理结构及光谱信息等不同侧面实现对城市地表要素的精细描述。与面向对象分类技术相比,深度学习技术的快速发展,使得城市建筑物提取的精度不断提高。然而,由于道路两旁高大建筑物及树木的遮挡,城市道路的提取精度依然有限。本文在利用卷积神经网络提取建筑物的基础上,利用OSM面状道路数据及城市边界数据,结合植被指数和水体指数,借助空间图层叠加,使得城市建筑物、道路、植被和水体提取总体精度优于90%,为国产高分影像辅助城市精细化管理和应用提供了有效解决方案。 相似文献
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This letter aims at the extraction of roads and road networks from high-resolution synthetic aperture radar data. Classical methods based on line detection do not use all the information available; indeed, in high-resolution data, roads are large enough to be considered as regions and can be characterized also by their statistics. This property can be used in a classification scheme. Therefore, this letter presents a road extraction method which is based on the fusion of classification (statistical information) and line detection (structural information). This fusion is done at the feature level, which helps to improve both the level of likelihood and the number of the extracted roads. The proposed approach is tested with two classification methods and one line extractor. Results on two different datasets are discussed. 相似文献
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矢量数据辅助的高分辨率遥感影像道路自动提取 总被引：1，自引：0，他引：1
高分辨率遥感影像上细节信息繁杂、干扰物普遍存在,对其进行自动化道路识别与提取的相关研究仍处在探索阶段。在道路提取过程中引入矢量数据辅助,可解决初始信息获取的困难,得到可靠性较强的训练样本。为此,提出一种矢量数据辅助下的道路提取方法,能够筛选出矢量数据中包含的有效信息,引导实现对高分辨率遥感影像的道路自动提取。利用Mean-shift滤波对图像进行预处理后,首先从矢量数据获取候选种子点,并通过提炼同质区域的形状特征剔除错误候选点;然后,自动获取负样本点以进行朴素贝叶斯分类,并采用邻域质心投票算法从分类影像提取道路中心线;最后,结合像素跟踪与方向判断矢量化道路中心线,并提出一种基于矢量几何分析的断线连接与毛刺剔除方法,对提取结果进行信息修复与规整、优化。实验结果显示,该算法的提取质量达到80%以上,且具备较强的稳健性,能够适应具有不同道路辐射和分布特征的高分辨率遥感影像。 相似文献
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城市道路的高精度提取可为城市三维表达、城市地形分析、城市建设规划、交通导航等提供数据基础和支撑。本文以合肥市局部城区为试验区,以开源路网、街景图像和遥感影像为数据源,在利用最大似然法进行初提取的基础上,通过空间分析、统计分析、几何量测、最小二乘拟合等方法进行粘连分割、缺失处理和交叉口细化等关键处理,构建了多源数据协同的城市道路提取方法,并对提取结果进行了精度评价和分析。试验结果表明,本文提出的城市道路提取方法优于最大似然和面向对象方法,提取总体精度为96.65%,Kappa系数为93.71%,道路宽度偏离标准差为0.03m,特别是对同物异谱、同谱异物及遮挡等造成的信息提取不全问题具有良好的改善效果。 相似文献
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