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为了准确提取遥感影像上道路交叉口目标,提出一种利用特征语义规则从高分辨率影像上提取道路交叉口的方法。该算法构建交叉口模型时将其视为由同质区域像素集合及区域轮廓边界构成的面对象,提取过程分为两步:1)利用辐射、纹理特征语义匹配提取交叉口候选区域;2)通过几何特征语义匹配筛选候选区域、识别交叉口属性。利用多源遥感影像对算法正确性及合理性进行验证,结果表明:算法能准确、完整地提取道路交叉口,可为影像道路网构建提供辅助信息。 相似文献
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从高分辨率遥感影像中提取道路信息具有重要的现实意义。针对现有影像分类方法无法直接获取高精度道路网信息及自动化程度低的问题,本文提出了一种基于OSM(OpenStreetMap)矢量路网辅助的道路提取方法,实现了对高分辨率遥感影像道路快速精确的自动提取。首先,采用灰度形态学的腐蚀、膨胀及开闭操作对遥感影像进行预处理;然后通过OSM路网提供的先验信息,对模糊C均值算法进行改进,并将输入的遥感影像粗分为3类;接着以粗分类结果作为分类特征,通过OSM矢量路网自动获取道路样本,使用支持向量机进行精分类,并采用粒子群优化算法选取最优分类参数;最后对分类结果进行形态学后处理,得到精确的道路网信息。利用两组Google Earth影像进行试验,结果表明,本文算法在道路网提取精度上要优于对比算法。 相似文献
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改进支持向量机的高分遥感影像道路提取 总被引：2，自引：0，他引：2
针对支持向量机受分类数的限制在高分辨率遥感影像中无法直接获取高精度道路网信息的问题,该文提出一种新的混合的基于支持向量机的方法:首先,利用模糊C均值聚类方法将输入的遥感影像分为3类,以减少支持向量机的错分现象;其次,运用支持向量机将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,应用马尔科夫随机场对分类结果进行噪声去除,并采用形态学进行后处理,进而得到精确道路网信息。实验结果表明:该算法不仅能够从高分辨率遥感影像中提取出道路网,而且精度优于直接使用支持向量机算法以及对比算法。 相似文献
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本文研究基于SOM(Self-Organizing Feature Map)神经网络学习模型的高分辨率遥感影像道路网自动提取算法。首先利用数学形态学提取遥感图像道路的初始道路区域信息,自动对原始图像进行分区并确定神经元初始权值,用SOM网络学习模型对神经元进行训练学习,经迭代获取道路网中心点位置,最后运用"中心点四邻域跟踪判别法"跟踪连接形成道路中心线。实验表明,该方法在高分辨率遥感影像道路网的提取上有较好的效果,特别在主干道路网的提取上效果更佳,对噪声干扰具有良好的鲁棒性。 相似文献
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在充分考虑道路频谱在不同频带、不同方向上能量分布的基础上,提出一种基于Gabor纹理与几何特征相结合的高分辨率遥感影像城区道路提取方法。首先通过Gabor滤波器组得到遥感影像不同频带、不同方向上的Gabor纹理特征,并利用K-means方法对遥感影像进行分割;然后利用形态学方法分割与道路相连的地物,并选取适当的几何特征剔除非道路地物;最后利用形态学方法对道路网进行修整。实验结果表明,该方法可以有效、便捷地从高分辨率遥感影像中提取城区主干道路网。 相似文献
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基于遥感影像的城市道路提取对于城市建设、规划和地图更新等有重要意义。针对高分辨率遥感影像城市道路网的复杂性,结合尺度空间思想提出一种面向对象的城市道路自动提取算法。在此基础上,使用Canny算子获取像元簇梯度图,并进行标记分水岭分割得到区域对象;建立城市道路与几何、光谱特征相关的道路规则,从分割结果中筛选出道路区域对象;使用形态学方法提取道路区域的骨架,并对骨架进行连接、光滑等后处理,最后输出道路网提取结果。实验结果表明,该方法用于复杂城市道路的高精度自动提取,对城市道路网更新有一定参考意义。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像上道路与相邻近地物的光谱信息相似导致提取道路不理想问题,提出多特征融合的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)遥感影像道路提取方法.该方法首先对原始影像进行色彩变换(HIS)提取光谱饱和度(Saturation,S)分量;然后,采用多尺度分割算法获取道路区域影像对象,并提取影像对象的多种特征作为最小二乘支持向量机分类器的输入;最后,通过最小二乘支持向量机对道路信息进行提取,并通过数学形态优化道路提取结果.结果表明,该方法能够有效地提取复杂场景下的道路信息,提高道路提取的精度. 相似文献
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一种从SAR图像中提取城市道路网络的方法 总被引：6，自引：0，他引：6
提出一种从高分辨率SAR图像中提取城市道路网络的算法.在高分辨率SAR图像中,道路在空间结构上表现为一细长的且宽度基本恒定不变的均匀区域.利用模糊C均值聚类方法对高分辨率SAR图像进行聚类分析,将道路类像素从原始图像中分离出来.为突出道路形状特征,减少冗余信息,对聚类结果进行细化,同时利用跟踪算子消除短线段;以提取道路中心线二值图的像素值作为图像能量,应用Snakes模型检测道路网络.通过实际SAR图像验证,该算法可以准确提取复杂的城市道路网络. 相似文献
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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
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针对高分辨遥感影像同谱异物、同物异谱导致单一特征分类结果精度较差的问题,本文提出了多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类方法。该方法首先提取高分辨率影像数据的光谱特征与LBP纹理特征;然后通过样本数据的联合光谱、纹理特征的空间距离及对应的类别信息,构建影像对象的类间图与类内图,用于学习高分辨率影像上的鉴别流形结构,保证在嵌入空间上尽可能不同地物特征分离、相同地物特征紧聚,确保相同地物光谱、纹理特征的相似性,完成光谱、纹理鉴别特征的有效提取,以充分挖掘影像特征,有效提高影像的分类精度。在GF-2遥感数据集上进行试验,结果表明本文算法可实现多特征的有效融合,分类精度均优于传统方法,可达93.41%。 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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结合高分辨率SAR影像统计特性和道路形状特征,提出一种新的道路网提取方法。首先引入窗口均值改进二值分割,以降低SAR影像固有斑点的噪声影响,针对高分辨率影像中道路呈现为面特征并存在宽度变化的情况,引入VC系数自适应调整窗口大小,从而有效提取可能的道路区域;然后利用道路的形状特征约束,去除非道路区域;最后通过空洞填充、腐蚀和膨胀等数学形态学运算,以及骨骼化和去除多余分支等处理,提取道路网络。实验证实了本文方法的有效性。 相似文献
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针对当前道路提取算法需要较多的人工交互的问题,提出一种基于形状先验的道路网提取算法,可以在高分辨率影像中只选取一个初始道路段即可以完成道路条带的分割。先用一维Gabor滤波提取出影像纹理特征值,再在纹理影像上进行阈值操作和直线匹配,获得初始道路段;以初始道路段的中心线的两个端点作为种子点,选择合适的长度和宽度分割出初始窗口;在初始窗口中运用加入形状先验知识限制的Graph Cuts算法求解最大流获得分割结果。与已有改进的Graph Cuts算法分割结果的比较验证了本方法的有效性。 相似文献
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谢雄军 《测绘与空间地理信息》2024,(2):149-152
作为遥感信息分析领域的重要工作之一,高分辨率遥感影像道路提取对于地理信息建库、城市建设规划、城市地形分析与三维表达等方面具有重要的研究意义。本文提出了多种改进算法组成的遥感影像道路网络提取方法,首先使用超像素分割(Simple Linear Iterative Clustering, SLIC)算法对高分辨率遥感影像进行分割处理并使用改进K-means算法对分割后影像进行分类;其次根据绿色植被指数(Green Vegetation Index, CVI)值滤除非人工区域并使用OTSU算法分割提取得到初始道路网络;最后对提取道路网络进行优化处理得到精细化道路网络。使用广州市某地高分辨遥感影像对本文提取算法进行验证,结果表明,本文算法能够有效地提取道路信息,提高道路网络提取精度。 相似文献
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针对在高分辨率遥感影像进行道路提取时,笔画宽度变换算法受周围地物的影响较大,无法直接获取高精度道路信息的问题,提出一种结合笔画宽度变换与均值漂移的道路提取方法:首先,利用均值漂移算法对遥感影像进行分割,以减少笔画宽度变换的错提取现象;其次,运用笔画宽度变换将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,为进一步提高道路提取精度,减小斑点和非道路区域干扰,采用数学形态学方法进行提取后处理。实验结果表明:该方法可以从遥感影像中准确完整地提取出道路信息,且比直接使用笔画宽度变换算法和均值漂移算法的提取精度更高。 相似文献