基于高分辨率城区遥感影像的道路半自动提取方法研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第33卷第5期测绘科学Vol_33No．52008年9月ScienceofSurveyingandMappingSep．基于高分辨率城区遥感影像的道路半自动提取方法研究夏春林①，张静②，褚廷有①(①辽宁工程技术大学测绘与tt!~N科学学院，辽宁阜新123000；②西安科技大学测绘学院，西安710054)【摘要】遥感影像上人工地物的自动化和智能化采集一直是摄影测量与遥感技术长期探索的一个主要课题。道路是重要的基础地理信息，随着遥感影像分辨率的提高，道路特征的复杂化对道路提取方法形成了挑战。针对高分辨率城区遥感影像

2、道路提取中存在的问题，结合多分辨率分析思想、模板匹配原理和LSB—Snake模型，综合提出了一种适用于城区高分辨率遥感影像的道路半自动提取方法。实验表明该方法可以在很大程度上弥补LSB—Snake模型的不足，同时具有良好的抗噪声能力，可作为一种有效手段应用在城区高分辨率遥感影像的道路提取中，具有很好的交互性、可靠性和高效性。【关键词】高分辨率遥感影像；道路提取；多分辨率分层模板匹配；LSB—Snake模型【中图分类号】TP751【文献标识码】A【文章编号】1009—2307(2008)05—0140—04D0I：10．3771／j．issn．1009~307

3、．2008．05．050扑结构复杂，成网状分布；存在大量与道路特征相似的1引言目标，如建筑物屋顶等；影像中存在大量的路面遮挡实现空间信息采集的自动化和智能化，一直是摄影测物，包括建筑物阴影、树木、车辆及各种路面标志等。量与遥感技术长期追求的一个重要目标。道路是重要的基这对已有道路提取方法的实用性形成了挑战，传统单一础地理信息，对于道路网的自动提取，经过2O多年的发的道路提取方法已难以适应高分辨率遥感影像道路提取展，已经在特定的情况下取得了一些进展，但至今还没有的要求。一种针对各种道路类型和比例尺(分辨率)影像的通用提基于上述对道路特征的分析，本文提出了多分辨

4、率模取策略和算法。板匹配与LSB～Snake模型相结合的道路半自动提取方法，根据提取的自动化程度，道路特征提取分为全自动其流程如图1所示。首先对影影像预处理和半自动两种方式。全自动提取是遥感影像目标识别与像进行预处理，突出道路的边+提取的发展方向和终极目标，但由于遥感影像的复杂性缘并减少噪声；然后在道路的输人种子点和多样性，“在可预见的将来”全自动提取是不现实两端及明显拐角处人工输入t的⋯。充分利用人与计算机各自的优点，将人的“识“种子点”，通过种子点检测道道路初始信息获取+别”能力与计算机的“量测”与“定位”能力相结合、路的初始信息；采用多分辨率l初始道路

5、中心线提取采取人机交互方式进行半自动提取，是目前条件下提取模板匹配的方法拓展道路中心道路的有效途径。点，得到初始道路中心线；将道路中心线优化道路半自动提取一般分为如下步骤：①影像预处理；已检测到道路特征作为约束条矢量输出②确定道路“种子点”及可能的道路点；③将种子点扩展件构造LSB—Snake模型的能量函成段；(形成道路网。已有的道路半自动提取方法大都是数，利用所有已得道路中心点图1道路提取流程图基于灰度特征和几何约束的整体优化计算，如动态规划法初始化LSB—Snake的初始位置，通过能量函数的迭代运算，j、最小二乘模板匹配法Es3、Snakes(主动轮廓模

6、型)方最后得到道路中心线。法J、最小二乘B样条(LSB)Snakes方法等。3道路信息提取方法本文通过分析高分辨率遥感影像的道路特征，针对道路半自动提取的各个环节，结合多分辨率分析思想、模板3．1影像预处理匹配原理和LSB—Snake模型，综合提出了一种应用于高分依据道路边缘特征，预处理既要增强道路边缘梯度，辨率遥感影像的道路半自动提取方法。又要削弱影像中的噪声。本文选用自适应平滑滤波器，该滤波器具备良好的平滑能力，还能保留图像的细节。这样2道路半自动提取流程既保证了图像边缘位置的精度，又能有效去除噪声J。高分辨率影像中的道路特征，相对于原有中低分辨3．2道

7、路初始信息获取率影像有很大的改变，呈现出一定的复杂性，主要表现人工选择种子点时，由于影像比例尺较小，道路又呈为：城区高分辨率遥感影像中道路结构比非城区道路拓线状特征，要准确获取道路信息将花费很大的工作量，这也是人机协同问题。这就需要设计算法，在判读人员粗定位的前提下，通过程序来作者简介：夏春林(1964一)，男，辽确定待提取道路的精确描宁凌源人，教授，主要从事专题地理信述。算法模型如图2所息系统与遥感应用方面的教学与研究示，具体步骤如下：工作。①在道路明显位置粗E—mail：lngdchxyxcl@163．com略选择种子点O；②以一定步长在[0，27r]范

8、围收稿日期：2007—06—15内寻找距所选种子点最