基于标点随机过程的遥感影像道路提取

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第31卷第1期武汉大学学报·信息科学版VoI_31NO．12006年1月GeomaticsandInformationScienceOfWuhanUniversityJan．2006文章编号：16718860(2006)01O059-04文献标志码：A基于标点随机过程的遥感影像道路提取余长慧孟令奎秦昆(1武汉大学遥感信息工程学院．武汉市珞喻路l29号．430079)摘要：在分析贝叶斯方法用于遥感影像目标提取技术的基础上．基于标点随机过程方法，利用线状地物的整体几何约束和地物之间的

2、空间结构及相关关系对目标构建数学模型．提取线状地物．并以道路网的自动提取为例，详细阐述了此算法。关键词：贝叶斯方法；标点过程；道路提取；整体几何约束；结构特征中图法分类号：P231．5；TP75320世纪90年代以来，高分辨率传感器技术置，X为与点相关联的某种标志，如可以是所描述的发展使获取的遥感影像的空间分辨率从遥感形对象的几何形状(如长度、方向等)。这样通过在空成之初的8O1TI(Iandsat一1卫星影像)发展到10间上模拟产生对象的位置，再模拟产生对象的相关1TI(SPOT卫星影像)和目前的11TI(IKONOS卫属性

3、，在满足先验条件的情况下就得到一次模拟实星影像)、0．611TI(QuickBird卫星影像)。高分辨现。若将组成道路网的每一个道路段看作一个随率遥感影像已经成为一种易获取的和重要的数据机变量，表示为空间中的一个点。由对道路段的几来源，提供了地物丰富的结构和形状信息，在影像何模型定义可知点的空间位置坐标和点具有的属中可以清晰地观察到地物的结构信息，如城市由性特征(长度、宽度等)。这样，点构成标点，由标点街区构成，街区由道路和建筑物构成，特别是人工(道路段)组成的模型构成一个随机过程，即标点过地物(如道路和建筑物)在影像中具有明

4、显的形状程模型。一幅影像中的道路可看作是标点过程随和结构特征。如何利用这些信息从卫星遥感影像机模型在某种条件下的一种实现。中提取目标成为目前地物提取的一个研究方向。标点过程方法用随机模型对实体对象进行建模，这些实体对象在数量上、位置上都是随机的，1基于标点随机过程的道路模型且它们的几何形状也用随机参数来定义。在用于提取遥感影像人工目标的过程中，基于提取目标1．1标点随机过程原理的特征实现标点过程模拟的方法，首先对要提取随机点过程是一种物理现象的数学模型．这的目标建立一个先验模型，它包括目标的整体几种物理现象以随机地分布于一连续

5、统中的高度局何约束和目标之间的空间关系，然后采用计算机部化的事件来表征。在模型中，每一局部化事件模拟方法，如蒙特卡罗方法模拟标点过程，并选择用一理想化的点来表示，这个点被认为与事件在合适的优化算法选择最优模型。连续统中的位置是一致的。如用y表示连续统空1．2标点过程模型间，则上的一个点过程的现实是坐标在中的假设用D表示要提取的影像数据，道路网用点的集合。如果对每一个随机点附加一个随机变S表示，则力一{S，S!，⋯，S，}为所有状态组成的量，表示随机点的属性特征，则点称为标点，这样解空间。每一个可能的解(道路网)S由一定数的点过

6、程构成一个标点过程一。量的路段组成，标点过程可以定义为由两个变量组成的集合，S一{，，i一1，⋯，}(1)表示为{．X}，表示第i个事件或点的空间位”C-、收稿日期：2005—1O()9。项目来源：国家自然科学基金资助项目(60l75022)；武汉大学测绘遥感信息J二程国家重点实验事开放研究基金资助项目(03—0101)。维普资讯http://www.cqvip.com武汉人：报·信皂、刊．：板式中。路段一(川z)．，一(。，)为路段的中何形状平¨结构特征．使用(Tandy点过程模型!定心坐标川z一(，．0)表示道路段的特征．

7、分别义道路先验馍型的慨率密度：指道路段的宽度、长度l秆l方向。这些际点也町认，1(s)0cexpE-u+f，zf—u，、，、一u，，z一u·mJ为是向量点组成标点模犁．使要提取的道路网成(7)为随机过程的一个实现。式中，为止的权值．7l和分别表示自由基于贝叶斯方法的目标检测模型为：段的数鼙、单个连接段的数量、刈’应于内部连接的段对数和对应于外部连接的段对数。此模型包括了D)一道路段的结卡勾特征和道路段之『日J的宁『日J相关关系。式中．P(S／D)表示任给定影像数据条件下的假设遥感影像中道路网由道路段组成(见图验概率；P(D5)

8、为条件概率；P(S)为先验概率。1)．则可定义道路段的JLfor模型参数：道路段的中考虑到是从单幅影像中提取道路目标．对同一幅心点坐标为(X．Y)；道路段的长度为，；道路段的影像认为P(D)是一个常量。则寻找最优道路网宽度为u一；道路段的方向为0。这参数实际上模型的问题等价于