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道路是连通城市的脉络,属于典型的人工地物。随着卫星成像分辨率的不断提高,如何高效、精确地从高分辨率遥感影像中提取道路信息具有重要意义和研究价值。本论文主要研究高分辨率遥感卫星影像中道路信息的提取方法。道路根据其弯曲程度、结构布局可分为不同类型的道路网络。针对不同类型的道路影像,本论文中分别应用分辨率为0.41m~2m的全色影像及分辨率为4m的多光谱影像对道路信息进行精确提取。论文首先分析道路信息的基本特征,针对其特征对高分辨率遥感影像进行预处理进而实现对目标信息的增强以及对背景噪声干扰的抑制。在此基础上,对影像进行分割以实现目标与背景地物的初步分离。在此基础上,利用形状指数实现对道路信息的精确提取,之后应用多方向形态学结构元素对影像进行形态学操作,以平滑道路信息、填充小孔洞。针对道路初步提取结果存在的两个问题:非道路信息与道路粘连无法剔除以及由交通标志等地物的遮挡导致的道路主体上的断裂和孔洞,论文提出基于张量投票的方法对道路初步提取结果进行精细处理,剔除粘连的非道路信息、连接断裂处,对道路初步提取结果进行提纯,完善提取的道路信息。对道路提纯结果影像进行张量投票,检测球显著性特征,结合道路交叉口特性,实现道路交叉口的精确检测和识别。进一步地在道路完整提取的基础上,应用基于LSD的算法对直线型道路的中心线进行优化提取,结合张量投票以及交叉口特性实现对曲线型道路中心线的优化提取。通过对不同数据源、不同分辨率、不同类型的高分辨率遥感影像进行道路提取的实验结果的分析表明,论文提出的道路提取方法具有较高的精度以及较强的鲁棒性,对于不同类型的道路均可实现精确提取。