遥感图像道路信息提取方法研究进展

随着卫星遥感和信息提取技术的快速发展,地理信息的自动更新成为可能。道路是重要的人工地物,是地理信息数据的重要组成部分,从遥感图像上提取道路信息以更新地理信息数据库成为近年来的研究热点之一。通过总结遥感图像道路信息自动提取的发展历程,归纳了常用的道路信息提取方法,并对各个方法的特点进行了分析,在此基础上分析了遥感图像道路信息提取中的不足,最后对以后道路信息提取的研究进行了展望。     

基于高分辨遥感影像的公路灾损信息提取技术研究

随着遥感技术的发展,利用遥感图像进行信息提取越来越成为国内外学者研究的重点和热点,尤其是其中的道路损毁信息提取。道路在现代城市建设中担负着极其重要的地位,因此道路的畅通与否、完好与否都与城市的发展有着直接的关系。在道路信息提取方向,国内外研究者钻研出了不同的方法,主要分为自动和半自动两大类。本文采用了面向对象的半自动方法进行道路信息提取,之后用提取到的道路信息和原始规划道路做比较获取道路的损毁信息,对于灾后重建以及道路救援有重大意义。     

基于遥感分类与数学形态学的道路信息提取

利用遥感图像获得完整道路信息网一直是信息提取的热点和难点,研究了结合遥感分类和数学形态学提取道路,以期获得满意的结果。遥感分类能有效区分人工地物与自然地物,因此能避免自然地物对提取的影响;数学形态学中的腐蚀和膨胀算子对地物边缘很敏感,一直是边缘信息提取的主要方法。实验表明该思路能快速有效提取道路信息。     

基于小波与数学形态学的道路信息提取

提出了一种基于小波与数学形态学提取道路信息的方法。首先,利用小波多尺度分析对遥感图像进行分解,通过分析小波系数,对各个小波分量进行滤波处理,滤除非道路特征,再进行小波重构,然后对重构图像进行分割,得到包含道路信息的图像。最后应用数学形态学方法,选取合适的结构元素,对图像分割的结果进行形态变换,进一步滤除了非道路信息,完成道路信息提取。通过实验比较证明,该方法比一些典型边缘提取算法更有效、更适合于道路信息的提取。     

一种面向对象的高分辨率影像道路提取方法

高分辨率遥感影像为用户提供了丰富的地表细节信息, 如何利用图像分析技术从高分辨率遥感影像中进行目标提取、更新地理信息数据库, 成为遥感信息处理研究的热点。传统的道路提取方法一般采用像素级检测方法, 仅利用了像素的光谱信息作为道路提取的依据, 无法利用影像的空间信息。提出了一种面向对象的高分辨率卫星影像道路提取方法, 并选取南京市IKONOS 影像进行了实验。首先, 对影像进行分割获取影像对象, 再通过对IKONOS 影像中道路特征的分析, 利用影像对象的光谱特征、几何特征和空间关系建立知识库, 最后, 利用知识库中的规则来提取影像中的道路。实验结果表明采用本方法能够较好地提取出实验区中的道路。     

一种引入角点特征的遥感图像道路提取方法

道路是遥感图像中的一种重要目标,遥感图像自动道路提取成为一个重要的研究方向。该文在对现有道路提取算法总结分析的基础上,提出一种引入角点特征的遥感图像道路提取方法,针对城市道路网的结构特点,建立了道路模型,并对算法的结构和策略进行了描述。在提取道路直线特征和角点特征基础上得到道路段,然后根据道路之间的几何关系对独立道路段进行连接得到最终结果,有效解决了以往道路提取算法中道路交叉点断裂的问题。另外为了得到准确的道路角点信息,还对该文算法中用到的角点检测方法进行了改进。最终实验结果分析表明该文道路提取算法的有效性。     

遥感图像自动道路提取方法综述

自动道路提取是遥感图像识别的重要研究领域. 实现自动化、智能化、可靠准确的图像道路提取对地理信息技术发展具有重要的应用价值和意义. 道路的物理属性和功能形成了道路的辐射特征、几何特征、拓扑特征和背景特征. 以该四类特征为线索, 介绍了自动道路提取的典型方法, 侧重于分析四类特征在道路提取中作用和应用方式. 简要介绍了自动道路提取的评估方法和准则, 列举了主流的道路提取软件和遥感图像片源, 展望了该领域的发展方向.     

高分辨率遥感影像中道路震害信息的识别方法

大地震之后,紧急救援物资运输迫切需要了解灾区道路的震害信息,然而当前对遥感影像中道路的震害信息提取大多是基于像素的,提取的精度普遍不高。提出了一种面向对象的道路震害信息提取方法,通过综合利用道路的多种影像特征及震前GIS矢量道路相结合来提取道路,然后依据提取道路的完整程度来识别道路震害信息。采用汶川灾区的遥感影像为例进行了实验,与目视判读的结果比较后证明该方法有效改善了信息提取的速度和精度。     

高分辨率遥感影像道路提取方法研究进展

快速、准确地从高分辨率遥感影像中提取道路信息对于基础地理信息更新具有重要的意义。针对道路提取的众多方法与技术,首先对遥感影像道路提取中涉及的特征类型与表达方法进行了归纳;其次,参照提取层次将道路提取方法分为3种类型:基于特征、基于对象以及基于知识的道路提取,并对每一类型道路提取方法的优缺点进行了系统总结,同时也对目前高分影像道路提取中存在的问题进行了分析;最后,结合遥感与模式识别的最新发展等相关理论,对高分影像道路提取方法的发展方向进行了展望。     

改进U-Net型网络的遥感图像道路提取

目的 遥感图像道路提取在城市规划、交通管理、车辆导航和地图更新等领域中发挥了重要作用,但遥感图像受光照、噪声和遮挡等因素以及识别过程中大量相似的非道路目标干扰,导致提取高质量的遥感图像道路有很大难度。为此,提出一种结合上下文信息和注意力机制的U-Net型道路分割网络。方法 使用Resnet-34预训练网络作为编码器实现特征提取,通过上下文信息提取模块对图像的上下文信息进行整合,确保对道路的几何拓扑结构特征的提取;使用注意力机制对跳跃连接传递的特征进行权重调整,提升网络对于道路边缘区域的分割效果。结果 在公共数据集Deep Globe道路提取数据集上对模型进行测试,召回率和交并比指标分别达到0.847 2和0.691 5。与主流方法U-Net和CE-Net（context encoder network）等进行比较,实验结果表明本文方法在性能上表现良好,能有效提高道路分割的精确度。结论 本文针对遥感图像道路提取中道路结构不完整和道路边缘区域不清晰问题,提出一种结合上下文信息和注意力机制的遥感道路提取模型。实验结果表明该网络在遥感图像道路提取上达到良好效果,具有较高的研究和应用价值。     

纹理与几何特征在道路提取中的应用

提出一种利用纹理与几何特征的高分辨率遥感影像道路提取方法。首先分析高分辨率遥感影像的纹理特征,提出基于纹理特征的聚类方法,将影像大致分为道路区域和非道路区域,然后选取适当的几何特征指数,剔除道路区域中含有的非道路像素,得到初步道路信息。最后通过数学形态学处理,去除初步道路信息中由于车道线、树木影响而产生的孔洞,最后得到完整的道路信息。实验结果表明,与传统方法相比,该方法能够有效地从高分辨率遥感影像中提取道路。     

遥感图像道路提取方法综述

道路信息在现代社会中扮演着重要的角色,研究遥感图像的道路提取方法具有重要科学意义。回顾了道路提取方法的发展历程,按实现形式的不同,将已有道路提取方法分为基于像元、面向对象、深度学习三大类,并以此为线索,分析比较各类方法的适用范围与优缺点。设计实验,以多幅高分辨率卫星遥感图像为实验对象,验证对比各类典型道路提取方法的实际性能,实验结果表明,基于深度学习的道路提取方法效果最佳。最后,结合当下热门的遥感大数据与人工智能相关理论,展望了未来遥感图像道路提取方法的发展趋势。     

基于TM影像的几种常用水体提取方法的比较和分析

随着遥感技术的飞速发展,利用遥感数据来进行水资源的监测、调查和分析已成为一种必然的趋势。从遥感影像中快速、准确地提取水体信息,是进行水资源调查和监测的一种重要的方法和手段。目前进行水体提取的方法有很多,本文选取了常用的3种水体提取方法,即单波段阈值法、基于阈值的多波段谱间关系法、基于阈值的水体指数法,然后分别选取典型的武汉平原地区和宜昌山地地区为研究区,以Landsat5TM影像为数据源,通过实验来比较和分析这3种水体提取方法分别在平原地区和山地地区的优势和不足。     

高分辨率遥感影像道路线性要素识别

为有效从高分辨率遥感影像中自动提取道路,提出利用线性要素间的拓扑关系识别道路线性要素的方法。提取影像中的线性要素并获取其邻域的光谱属性形成有向直线段;利用提出的道路线性要素识别模型,将满足条件的有向直线段聚类生成道路要素集;利用先验知识进一步验证。该方法主要使用道路线性要素的结构信息,适用于大范围、场景复杂的遥感影像,具有较高鲁棒性,目前该方法已应用于基于高分辨率遥感影像的GPS导航道路数据的生产和更新。     

利用Deeplab v3提取高分辨率遥感影像道路

针对传统道路提取方法存在的道路边缘粗糙、抗干扰性弱、提取精度低等问题,提出了一种基于编码解码器的空洞卷积模型(Deeplab v3)的道路提取方法.首先,对原始高分辨率遥感影像进行标注;其次,利用标注数据集对Deeplab v3模型进行训练、测试;最后,得到高分辨率遥感影像道路提取结果.分析结果可知,该模型能够较好地提...     

航空遥感图象中道路的自动提取方法

基于航空遥感图象的道路自动检测与识别是数字城市、道路监控等领域非常重要的课题;其检测方法经改进可用于跑道识别,为飞机自动降落提供必要的跑道信息。该文以传统道路提取方法为基础进行改进,提出一种道路自动提取方法,该方法包括以下几步:首先,利用微分几何方法对图象进行线特征强化处理;接着,进行线段提取,将传统方法中需要分步实现的线特征抽取和线段连接同步完成,同时对连接判定阈值的设置进行了一些讨论,提出了自动设置阈值的方法;最后,根据道路的拓扑性质进行线段的聚合分类。实验结果表明,该方法能准确有效地提取出道路。     

基于EDRNet模型的高分辨率遥感影像道路提取

针对高分辨率遥感影像道路提取结果不完整、边界质量差的问题,提出基于EDRNet模型的遥感影像道路提取方法。利用残差网络构建道路提取模型EDR1,保留道路的细节信息并加速网络收敛。通过融合多尺度、多层次的道路特征信息,设计道路提取结果优化模型EDR2。在此基础上,利用混合损失函数,提高道路提取的完整度。实验结果表明,EDRNet道路提取方法在马萨诸塞州道路数据集上的召回率、精确率和F1-score指标分别达到了84.4%、81.7%及83.0%,其结果完整且准确。     

地理信息系统和遥感结合的现状及发展趋势

地理信息系统和遥感是支撑现代地理学的两大空间技术工具，近年来它们的结合越来越引起了人们的兴趣与研究。文章着重论述了地理信息系统和遥感结合的现状及其发展趋势，包括地理信息系统和遥感结合的内在原因、方式和存在的主要问题，并介绍了加拿大遥感中心在此方面的新的研完成果。