一种提取遥感影像中道路信息的方法   总被引：2，自引：0，他引：2  

李华胜  黄平平  苏莹 《国土资源遥感》2015,(2):56-62

由于合理有效地选择分割阈值较难,因此基于阈值分割的道路信息提取方法对于遥感影像中含有多种类型道路、或非道路地物干扰比较明显的情况适用性不理想。为此,提出了一种将Mean Shift和阈值分割相结合的方法来提取道路信息。首先,采用Mean Shift方法对遥感影像进行平滑处理,在较好地保持道路边缘信息的同时使道路内部的纹理分布更加均匀;其次,对平滑处理后的影像进行Mean Shift分割处理,将具有相同或相似灰度值的道路用一种灰度值显示;然后,选择灰度直方图中像素数量值高的线所对应的灰度值作为分割区间边界点进行多阈值分割,得到初始道路信息;最后,对初始道路信息进行后处理,得到最终的道路信息。实验证明,该方法可以完成对遥感影像中道路信息的提取,拓宽了阈值分割方法提取道路信息的使用范围。  相似文献   

高分辨率遥感图像道路分割算法     

苏腾飞  李洪玉  屈忠义 《国土资源遥感》2015,(3)

为了提高从高分辨率遥感图像(high-resolution remote sensing image,HRI)中提取道路信息的自动化程度和准确性,发展了一种HRI道路分割算法,主要包括光谱合并、边界合并和基于形状特征的道路区域提取等3个步骤。其中,前2个步骤是基于区域生长的图像分割算法。光谱合并综合考虑了区域的均值、方差等统计特征量,以提高分割精度;边界合并采用了基于矢量梯度的边界计算方法,以准确提取多光谱HRI中的边界强度;结合全局最优合并算法实现光谱和边界合并,以得到最优化的分割结果。在道路区域被完整分割出来的基础上,利用形状特征提取道路,采用圆形度特征区分道路和非道路。利用2景Orb View3多光谱图像进行道路提取实验的结果表明,该方法的道路提取结果总精度和Kappa系数分别在97%和0.8以上,明显优于SVM监督分类方法。  相似文献   

k均值聚类引导的遥感影像多尺度分割优化方法   总被引：5，自引：0，他引：5  

王慧贤  靳惠佳  王娇龙  江万寿 《测绘学报》2015,44(5):526-532

针对不同尺度地物的分割需求,提出了一种k均值聚类引导的多尺度分割优化方法。首先对原始影像进行小尺度分割和k均值聚类,然后利用k均值聚类结果引导对象合并,在合并过程中利用Otsu阈值方法自动选择k均值聚类的影响因子,最终得到适应不同尺度地物的分割结果。以FNEA多尺度分割方法为例,利用模拟数据和真实的GeoEye-1影像数据进行相关试验,目视和定量评价表明本文方法能够得到适宜不同尺度地物的高质量分割结果。  相似文献   

一种自适应的坡度阈值地面点云分割方法     

冯绍权  花向红  段成文  刘程  吴伟 《测绘科学》2021,46(1):156-161

针对城市道路斜坡地形场景中地面欠分割或过分割的问题,提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法。首先将激光点云按照水平角度分辨率进行有序组织,然后求取同一水平角度下前后扫描圈间激光点云的距离和局部坡度,最后采用自适应水平距离、局部高度和全局高度阈值区分地面点和非地面点。结合40线激光雷达进行多场景实例分析,结果表明本文算法分割的准确率更高,处理每帧数据均用时约1ms,满足无人驾驶汽车的实时性需求。提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法,实现了对激光雷达地面点云的准确分割。  相似文献   

激光雷达点云电力线自动提取算法     

李德友  李彩林  李祥珅  王柏涛 《测绘通报》2021,(6):33-38

针对当前电力线提取方法自动化程度和精度不高的问题,本文从点云数据的空间分布特征出发,提出了一种高效的电力线自动提取方法。首先基于自然裂点法,将点云数据按高程分类后去除地面点;然后对数据进行空间划分,基于子空间的点密度及空间结构特征的差异化,利用地物分割算法去除电塔点和残留的植被点;最后利用基于欧氏距离分割的电力线自动检测算法,实现单根电力线的快速、高精度提取。提取结果和拟合试验表明,该方法能在复杂地形下实现电力线的自动提取,极大提高了电力线的提取效率和精度。  相似文献   

线性参照系统下的嵌套金字塔模型构建     

翟佳磊  霍亮  沈涛  段元晶  张孝勇  符季颖 《测绘通报》2021,(1):116-120

针对线性参照虚拟场景构建中缺乏有效的空间数据模型的问题,本文以金字塔模型、空间索引结构和动态分段等相关研究为基础,提出了线性参照系统下的嵌套金字塔模型构建方法。首先,结合线性场景数据特征,对动态分段技术进行拓展,增加垂直方向结构化金字塔模型;然后,将线性参照在多尺度下进行静态分段,对相互独立的弧段分别进行存储,构建静态分段金字塔模型;最后,建立统一的映射关系,构建嵌套金字塔模型,从而提升该模型在各尺度间切换时的连贯性,完成线性场景多源数据的统一组织与集成管理。  相似文献   

基于图形分割的面状符号自动填充算法     

寇媛  姚炎林  王军军 《测绘地理信息》2021,46(2):93-95

针对现有制图软件在面状符号填充方面存在的符号缺失、压盖等问题,提出了一种基于图形分割的面状符号自动填充算法。该算法通过计算面的骨架线,对复杂面进行分解,判断分解后的简单面的形状,分别赋予不同的制图表达规则,实现面状符号的自动填充。结果表明,该算法可以有效实现狭长以及包含狭长分支的不规则图形的合理填充,有效解决了填充符号与图形边界、注记的压盖问题,提高了制图自动化,大大减少了制图工作量。  相似文献   

Semantic segmentation of high spatial resolution images with deep neural networks     

Haiping Yang  Jiancheng Luo  Fang Chen 《地理信息系统科学与遥感》2019,56(5):749-768

Availability of reliable delineation of urban lands is fundamental to applications such as infrastructure management and urban planning. An accurate semantic segmentation approach can assign each pixel of remotely sensed imagery a reliable ground object class. In this paper, we propose an end-to-end deep learning architecture to perform the pixel-level understanding of high spatial resolution remote sensing images. Both local and global contextual information are considered. The local contexts are learned by the deep residual net, and the multi-scale global contexts are extracted by a pyramid pooling module. These contextual features are concatenated to predict labels for each pixel. In addition, multiple additional losses are proposed to enhance our deep learning network to optimize multi-level features from different resolution images simultaneously. Two public datasets, including Vaihingen and Potsdam datasets, are used to assess the performance of the proposed deep neural network. Comparison with the results from the published state-of-the-art algorithms demonstrates the effectiveness of our approach.  相似文献   

一种多层特征融合的道路场景实时分割方法     

周继苗  李必军  陈世增 《测绘通报》2020,(1):10-15

道路场景理解是自动驾驶领域中重要模块之一，它可以提供关于道路更丰富的信息，对于建立高精度地图和实时规划都具有重要作用。其中，语义分割可以为图像每个像素赋予类别信息，是自动驾驶场景理解中最常用的方法。但是，目前常用的语义分割算法在速度和精度上大都不能达到很好的平衡。本文在MobileNetV2的基础上，提出了一种多层次特征融合的方法，使得网络可以在实时运行的同时保证精度满足实际应用的需求，并在Cityscapes数据集上进行了试验验证和分析。  相似文献   

基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取及其高度计算     

宋旭东  曹文峰  冯德俊  张星星 《北京测绘》2020,(3):296-300

本文选取成都市某一区域建筑物A、B为研究对象,采用分辨率为0.61 m的Quick bird影像,运用图像分割法和LVQ神经网络算法,提取建筑物侧面信息,根据假设法原理,构建高度计算物理模型,求取建筑物高度。对比实测数据,结合可能影响实验结果的实地因素、遥感影像因素进行精度分析与评价,探讨基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取和高度计算的方法。结果表明,LVQ神经网络算法在建筑物侧面提取和高度计算中有更好的应用价值,精度高达94%。  相似文献