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1.
为避免由于城市道路复杂及树木建筑的阴影遮挡导致从遥感影像中提取道路信息不准确的问题,本文采用高分影像和LiDAR数据相融合的方法实现城市道路的提取,并使用一种基于最小面积外接矩形（MABR）的后处理改进方法进行完善。首先对试验区进行数据配准;然后应用FNEA算法进行图像分割,并使用随机森林分类法进行分类,将影像融合和对象形状指数等相关算子应用到道路提取中;最后去除植被和建筑物,完善道路填充,提取出道路完整信息。结果多伦多和台安试验区的道路完整度分别为95.41%和90.84%,准确度分别为83.07%和85.63%。本文方法可有效去除伪道路信息,提高道路提取完整度,较好地实现了道路信息提取。 相似文献
2.
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
3.
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
4.
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
5.
针对目前利用高分遥感数据提取农村道路的研究与应用少,提取结果精准度不够的问题,提出了结合空洞卷积和ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构的改进全卷积农村道路提取网络模型DC-Net（Dilated Convolution Network）。该模型基于全卷积的编解码结构来提取道路深度特征信息,同时针对农村道路细长的特点,在解编码层之间加入了以空洞卷积为基础的ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构来提取道路的多尺度特征信息,在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大了特征感受野FOV（Field-of-View）,从而提高细窄农村道路的识别率。以长株潭城市群郊区部分区域为试验对象,以高分二号国产卫星遥感影像为实验数据,将本文提出的方法与经典的几种全卷积网络方法进行实验结果对比分析。实验结果表明：（1）本文所提出的道路提取模型DC-Net在农村道路的提取上具有可行性,整体提取平均精度达到98.72%,具有较高的提取精度;（2）对比几种经典的全卷积网络模型在农村道路提取上的效果,DC-Net在农村道路提取的精度和连结性、以及树木和阴影的遮挡方面,均表现出了较好的提取结果;（3）本文提出的改进全卷积网络道路提取模型能够有效地提取高分辨率遥感影像中农村道路的特征信息,总体提取效果较好,为提高基于国产高分影像的农村道路提取精度提供了一种新的思路和方法。 相似文献
6.
Elahe Khesali Mohammad Javad Valadan Zoej Mehdi Mokhtarzade Maryam Dehghani 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2016,44(1):21-29
Two new methods for fusion of high-resolution optical and radar satellite images have been proposed to extract roads in high quality in this paper. Two fusion methods, including neural network and knowledge-based fusion are introduced. The first proposed method consists of two stages: (i) separate road detection using each dataset and (ii) fusion of the results obtained using a neural network. In this method, the neural networks are separately applied on high-resolution IKONOS and TerraSAR-X images for road detection, using a variety of texture parameters. The outputs of two neural networks, as well as the spectral features of optical image, are used in a third neural network as inputs. The second method is a knowledge-based fusion using thresholds of narrow roads and vegetation gray levels. First roads are extracted from each source separately. The outputs are then compared and advantages and disadvantages of each data source are investigated . The results obtained from accuracy assessment show the efficiency of the proposed methods. Furthermore, the comparison of the results showed the superiority of the first algorithm. 相似文献
7.
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
8.
遥感影像道路提取结果中的断线一方面降低了提取精度,另一方面影响了道路形态完整性,使得提取结果不能直接应用于空间决策与分析。本文基于U-Net网络在高分辨率遥感影像道路提取时全局特征表达的优势,提出一种兼顾连通性的道路断线修复方法完善U-Net网络局部特征表达的劣势。首先,利用数据增强和扩充数据量后的样本数据作为U-Net网络的输入以此训练模型并进行最优模型的道路提取;然后,对提取结果中出现的道路断线以三次多项式曲线拟合的形式进行优化处理。实验表明,与相近网络比较,本文道路提取的精度和形态完整性有了明显的提高,查准率为86.25%,查全率为85.50%,F1-score达到了85.87%。其成果数据能直接地应用于地理决策分析,特别有利于灾后的路径规划,本文提出的方法对道路、电网、轨道、河流等线性地物分类结果中出现类似断线问题具有一定的参考意义。 相似文献
9.
多特征约束的高分辨率光学遥感影像道路提取 总被引：1，自引：1，他引：0
针对复杂场景中的遥感影像道路提取问题,论文提出了一种多特征约束的影像道路提取方法,并开展了论文方法可行性论证。该方法首先,根据道路宽度的先验知识以及道路的几何特征,提出一种改进的线段二次提取模型,利用线段长度和道路宽度确定候选道路种子点集;其次,输入道路结构信息,基于道路辐射特征对候选道路种子点进行整体匹配评价;再次,当候选道路种子无法符合辐射特征要求时,提出一种浅色机动车检测模型,以此将浅色机动车结果作为道路上下文特征,利用道路上下文特征对候选道路种子点进行分析;然后,构建道路拓扑分析模型,依据道路拓扑特征对候选道路种子点进行最终验证;最后,对提取道路种子点进行优化处理,并提出道路跟踪及拟合方法。通过不同复杂场景、不同分辨率高分辨率遥感影像下开展的不同方法实验结果对比分析表明,相对于其他商用软件ECognition和Erdas的方法,本方法自动化程度更高,运行效率高,适用于解决道路类型多样化、几何光谱噪声大的复杂场景道路提取问题。 相似文献
10.
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
11.
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
12.
针对高分辨率SAR影像中细节信息损坏道路的面特征结构、影响道路提取,基于影像统计特征,给出一种结合区域生长和细节信息识别的道路提取方法。该方法通过区域生长提取呈现面特征的暗目标(道路框架),利用CFAR算法识别细节,通过形态学融合得到最终结果。为降低高分辨率影像区域异质性对提取结果影响,提出了一种自适应CFAR算法,相比之前算法可自适应删除干扰点;并引入有效表征影像统计的GA0分布。利用海南省陵水黎族自治县机载X波段高分辨率SAR数据的幅度影像进行实验,结果表明,该方法能有效提取呈面特征的道路,获得准确的道路宽度和中心线信息。 相似文献
13.
在城市双线道路数据更新的需求下,通过分析已有要素匹配方法,提出了一种顾及双线道路特征的单、双线道路匹配方法,用于提取城市双线道路增量更新中的变化信息。为保证双线道路的整体性,将双线道路多边形作为匹配对象,通过分析旧单线道路与多边形的方向、长度以及位置关系设计了单、双线道路匹配综合指标计算模型;然后,根据匹配综合指标确定单、双线道路匹配关系并提取变化信息。实验结果表明,该方法能够较好地满足双线道路更新中变化信息提取的要求,具有一定的实用性。 相似文献
14.
Poonam S. Tiwari H. Pande Ashwini Kumar Pandey 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2009,37(2):223-231
Automatic road extraction from remotely sensed images has been an active research in urban area during last few decades. But
such study becomes difficult in urban environment due to mix of natural and man-made features. This research explores methodology
for semiautomatic extraction of urban roads. An integrated approach of airborne laser scanning (ALS) altimetry and high-resolution
data has been used to extract road and differentiate them from flyovers. Object oriented fuzzy rule based approach classifies
roads from high resolution satellite images. Complete road network is extracted with the combination of ALS and high-resolution
data. The results show that an integration of LiDAR data and IKONOS data gives better accuracy for automatic road extraction.
The method was applied on urban area of Amsterdam, The Netherlands. 相似文献
15.
Up to now, detailed strategies and algorithms of automatic change detection for road networks based on GIS have not been discussed. This paper discusses two different strategies of automatic change detection for images with low resolution and high resolution using old GIS data, and presents a buffer detection and tracing algorithm for detecting road from low-resolution images and a new profile tracing algorithm for detecting road from high-resolution images. For feature-level change detection (FL-CD), a so-called buffer detection algorithm is proposed to detect changes of features. Some ideas and algorithms of using GIS prior information and some context information such as substructures of road in high-resolution images to assist road detection and extraction are described in detail. 相似文献
16.
道路信息自动化提取已经成为遥感领域热门的研究方向,而基于深度学习的遥感影像道路信息提取方法已经取得了许多成果。但由于受到网络中卷积和池化等操作的影响,基于深度学习的道路提取方法存在着空间特征和地物细节信息丢失等问题,造成许多误提现象。针对此问题,本文设计了一种改进的道路提取语义分割网络模型,该网络以改进的ResNet网络为主体,并引入坐标卷积和全局信息增强模块,用于增强空间信息和全局上下文信息的感知能力,突出道路边缘特征进而确保道路分类的精确性。本文方法在公开道路数据集和高分数据集上获得了显著的提取效果,与其它方法相比取得了明显提高;并且,在一定程度上减少了树木、建筑阴影等自然场景因素遮挡的影响,可以完整准确地提取出道路;此外,模型对多尺度道路也可以实现有效地提取。 相似文献
17.
SUIHaigang LIDeren GONGJianya 《地球空间信息科学学报》2003,6(4):44-50
Up to now, detailed strategies and algorithms of automatic change detection for road networks based on GIS have not been discussed. This paper discusses two different strategies of automatic change detection for images with low resolution and high resolution using old GIS data, and presents a buffer detection and tracing algorithm for detecting road from low-resolution images and a new profile tracing algorithm for detecting road from high-resolution images. For feature-level change detection (FL-CD), a so-called buffer detection algorithm is proposed to detect changes of features. Some ideas and algorithms of using GIS prior information and some context information such as substructures of road in high-resolution images to assist road detection and extraction are described in detail. 相似文献
18.
机载LiDAR数据能够准确提供对象的三维空间位置信息,无人机高分辨影像具备丰富的色彩信息与纹理信息,综合两种数据的优点,可进行数据集成融合。针对山区普遍存在的分布广泛的植被覆盖类型基质景观,本文通过构建可见光植被指数（VDVI）融合光谱信息点云数据,进行典型植被特征提取的研究。为了验证该方法提取信息的准确度,分别构建了3种数据源并依次进行山区地表植被提取试验。对试验结果定性定量分析表明,融合光谱点云数据的植被覆被率为56.8%,较另外两种数据类型的植被覆被率更加接近参考值（58.2%）,可信度相对较高,效果更好,植被图斑轮廓更加清晰,更适用于目标对象植被特征提取,使融合影像信息的点云数据分类优势得以体现,证实了该方法面向山区植被特征提取的可行性。 相似文献
19.
Peter Doucette Peggy Agouris Anthony Stefanidis Mohamad Musavi 《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》2001,55(5-6)
The extraction of road networks from digital imagery is a fundamental image analysis operation. Common problems encountered in automated road extraction include high sensitivity to typical scene clutter in high-resolution imagery, and inefficiency to meaningfully exploit multispectral imagery (MSI). With a ground sample distance (GSD) of less than 2 m per pixel, roads can be broadly described as elongated regions. We propose an approach of elongated region-based analysis for 2D road extraction from high-resolution imagery, which is suitable for MSI, and is insensitive to conventional edge definition. A self-organising road map (SORM) algorithm is presented, inspired from a specialised variation of Kohonen's self-organising map (SOM) neural network algorithm. A spectrally classified high-resolution image is assumed to be the input for our analysis. Our approach proceeds by performing spatial cluster analysis as a mid-level processing technique. This allows us to improve tolerance to road clutter in high-resolution images, and to minimise the effect on road extraction of common classification errors. This approach is designed in consideration of the emerging trend towards high-resolution multispectral sensors. Preliminary results demonstrate robust road extraction ability due to the non-local approach, when presented with noisy input. 相似文献
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Improving urban road extraction in high-resolution images exploiting directional filtering, perceptual grouping, and simple topological concepts 总被引：1，自引：0，他引：1
In this letter, the problem of detecting urban road networks from high-resolution optical/synthetic aperture radar (SAR) images is addressed. To this end, this letter exploits a priori knowledge about road direction distribution in urban areas. In particular, this letter presents an adaptive filtering procedure able to capture the predominant directions of these roads and enhance the extraction results. After road element extraction, to both discard redundant segments and avoid gaps, a special perceptual grouping algorithm is devised, exploiting colinearity as well as proximity concepts. Finally, the road network topology is considered, checking for road intersections and regularizing the overall patterns using these focal points. The proposed procedure was tested on a pair of very high resolution images, one from an optical sensor and one from a SAR sensor. The experiments show an increase in both the completeness and the quality indexes for the extracted road network. 相似文献