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1、2006年第2期·北京测绘·29遥感影像中城市道路的提取施海亮周绍光赵建泉（河海大学土木工程学院，江苏南京210098）[摘要]阐述了城市遥感影像中道路提取的特点，以及当今道路特征提取的一些研究成果。根据城市道路的特点，设计了根据植被指数先提取道路两旁的植被方法，通过面积阈值和形状指数阈值剔除图斑，以及应用数学形态学，对图像进行细化，可以提取道路目标。实验结果证明这一方法的正确性。[关键字]道路提取；归一化植被指数；数学形态学；细化[中图分类号]P237[文献标识码]A[文章编号]1007-3000（2006）02-4在遥感影像处理中,特征提取和模式识别具一般都有绿化地带,
2、而在遥感影像中,植被的提有重要的地位。特征提取一般可分为三个部分:取比道路提取要容易。可以通过先提取植被使道点特征的提取、线特征的提取和面状特征提取,路信息和其它地物孤立起来,为后续处理提供较其中线状特征的提取具有承上启下的作用。在一好的二值图像。幅遥感图像中,道路是一种重要的线型地物,因本文选用的实验图像为南京市鼓楼区某一此道路提取具有重要的意义。局部地区的IKONOS影像(见图(1)),并给出了如何提取道路特征现在已经有很多这方面各实验阶段的实验结果图像。的研究,但都有一定的不足。史文中等人对当1道路提取今的研究进行了综述,认为根据道路提取的自道路具有一些光谱、几何和空
3、间特征。道路动化程度,可以分为自动特征提取和半自动特的光谱特征与混泥土、柏油或沙土等材料的光谱征提取。其中具有代表性的方法有:基于像素特征有关,一般来说,公路像素要比相邻区域像与背景的算子模型的道路特征提取、基于树结素低,是低亮度区。道路一般都是平直的线,其局构的特征判别模型的道路提取、基于最小二乘部曲率有一上限,另外,道路很少单独存在,总是B样条曲线的道路提取、基于类与模糊集的道相互连接成道路网。城市道路又有自己的一些特路网提取、基于平行线对的道路提取、基于二点。由于城市中建筑物较多,道路中会有很多建值化和知识的道路提取和基于窗口模型特征筑物的阴影。道路中会有很多斑马线、
4、分道线和的道路提取。另外,人工神经网络(ANN)、遗传不同颜色的车辆等。这些因素很容易造成提取道算法(GA)、数学形态学(MathematicalMorpholo-路时道路结果发生断裂。道路两旁一般都有一些gy)、次胜者受罚算法(RPCL)、动态规划等一些植被作为道路的绿化地带,这为道路提取带来很新方法也应用到了道路提取中,并取得了一定大的麻烦,很容易把部分植被错分成道路,和道的效果。路粘连在一起,通过一般的方法很难除掉这部分本文通过分析城市遥感影像,发现道路两旁噪声。本文采用先提取植被的方法,使道路和旁[收稿日期]2005-12-16[作者简介]施海亮（1983-），男，
5、汉族，安徽池州人，在读研究生，研究方向为遥感图像处理。30·北京测绘·2006年第2期边的植被很好的分开。料,也没任何假设条件,来实现对植被状态信息1.1图像预处理的表达。通过分析发现道路一般都在低亮度区域,可在植被指数中,通常选用对绿色植物(叶绿以设定一个阈值,首先把图像中与道路亮度差异素引起的)强吸收的可见光红波段(0.6~0.7μm)很大的区域剔除掉。这为后处理排除了一部分干和对绿色植物(叶内组织引起的)高反射和高透扰。对于本文实验图像,通过分析道路的亮度值射的近红外波段(0.7~1.1μm)。可以利用这两个均在500以下,故选取500作为阈值,处理后的波段的比值、差
6、分、线性组合等多种组合来增强图像见图(2),其中图像中黑色部分为剔除掉的或揭示隐含的植被信息。区域。本文采用植被遥感中应用最广泛的归一化植被指数(NDVI),NDVI被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差和这两个波段数值之和的比值,即:NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)其中NIR为近红外波段,R为红波段。认为NDVI>0的均为植被。对原图进行NDVI植被提取后与图(2)求并,,可以得到图(3)。图(4)为对原图直接进行二值化后的图。通过对比两幅二值图,发现直接对原图二值化,道路和植被有很多混在一起,并且部分地方道路发生了断裂现象,图（1）原图而且道路普遍比原图变细。
7、图（3）求并后的二值图图（2）预处理后图像1.2植被指数遥感图像中上的植被信息,主要是通过绿色植物的叶子和植被冠层的光谱特性及其差异、变化而反映的。不同的光谱通道所获得的植被信息与植被的不同要素或某种特征状态有各种不同的相关性。对于复杂的植被遥感,仅用个别波段或多个单波段数据分析对比来提取植被信息是相当局限的。因而往往选用多光谱遥感数据经分图（4）直接二值化后的图析运算(加、减、乘、除等线性或非线性组合方式),产生某些对植被长势、生物量等有一定指示1.3噪声去除意义的数值——“植被指数”。它用一种简单而有由于遥感影
