基于高分辨率遥感影像的提取道路信息的研究方法综述

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1、科技交流GeomaticsSquare基于高分辨率遥感影像的提取道路信息的研究方法综述邵桂霞吴磊（广东省国土资源测绘院，广东广州510500）摘要:高分辨率遥感影像为用户提供了丰富的地表信息，如何利用影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。在遥感影像中，道路信息不仅是一种重要的基础地理信息，还可以作为提取其他地物目标的线索和参考，它的正确提取对高分辨率遥感影像的深入应用具有重要的意义。然而，高分辨率遥感影像中信息丰富，道路目标越来越多，且存在树木和建筑物的阴影或遮挡等造成的干扰

2、，因此研究高分辨率遥感影像中的道路提取具有重要的科学意义和实用价值。本文通过总结遥感影像道路信息自动提取的发展历程，介绍了具有代表性的特征提取方法，并对各个方法的特点进行了分析，在此基础上对道路特征提取的进一步发展提出了展望。关键词:高分辨率；遥感影像；道路提取1.遥感影像解译映射，是个不确定过程，无法从数学上直接求得确定从卫星影像上获取目标地物的信息，传统的方法解，因此需要依赖于地面辅助信息和人的知识，给出假是通过目视解译。目视解译既需要影像目视判读者具设和约束，以求最优解。正因为如此，人工地物自动提有丰富的地学知识和目视判读经验

3、，又需要花费大量取研究将为验证和发展计算机视觉和图像理解理论提的时间去目视判读，其劳动强度大，信息获取周期长。供非常有价值的实验领域。而信息社会具有海量信息数据，信息的时效性尤为重道路网是非常重要的基础地理信息，它的识别和要。因此，必须研究遥感信息的自动提取，以达到地物精确定位对GIS数据获取、影像理解、制图以及作为其识别的智能化和自动化，从而实现遥感信息直接进入他目标的参照体都有深远的意义。根据道路提取算法GIS或直接进入数字地球的最终目的。在运行过程中有无人机交互，即是否由人通过计算机在过去的三十多年来，影像自动解译已经得到广界

4、面提供某些额外信息来完成相应的道路提取工作，泛的研究和讨论。由于地表是复杂的，是宏观有序、微可以将现有的道路提取算法分类为半自动化提取算法观混乱的地理综合体，成像系统获取的遥感影像的光和自动化提取算法两类。目前，在半自动提取方面已经谱值是混合光谱，受多种因素的影响。遥感成像是从多取得了令人满意的成果，并且有些成熟运用于某种特到少的映射，是个确定过程，而影像解译是从少到多的定区域的半自动化提取算法已经实现了商业化应用；6NO.32012(Total116)科技交流GeomaticsSquare虽然，在自动提取方面取得了一些很有

5、启发意义的成果，但由于受人工智能模式识别发展水平的限制，仍然面临着很多困难。因此，需要人们探索自动的道路信息提取方面：一方面实现道路信息的自动化提取，从而能够对道路数据进行准实时更新或实时更新；一方面使人从繁重枯燥的数据生产中解脱出来。本文从遥感影像和航空影像的道路特征提取出发，对道路特征提取的基本思想和方法进行了探讨，对近年来道路特征提取的研究状图1经典道路模型况进行了分析和总结，并对道路特征提取的进一步发展提出了分析和展望。影像上难以识别，但在高分辨率影像上则能较好地识2.道路特征提取方法别、甚至能够计算出道路的宽度。现实的道

6、路具有通达影像特征是由于景物的物理与几何特性使影像中性、连续性，而且很规则。而在影像上，由于存在车辆、局部区域的灰度产生明显变化而形成的。因而特征的天桥和路边树木等遮挡物，道路的连续性表现为边界、存在意味着该局部区域中有较大的信息量，而在影像中央有侵蚀部分，部分间断的线性图像。但总体来说，中没有特征的区域，应当只有较小的信息量。遥感影像仍具有很大的联系性和规则性。在城市区域，道路是网中道路的基本特征主要有以下几种：络状的。因此，高分辨率影像比低、中分辨率影像有更（1）几何特征。在高分辨率影像上，道路呈长条多的提取目标特征（如道路特征

7、）的机会。但另一方状，其长度远大于其宽度，道路的宽度变化比较小，曲面，在高分辨率影像上也存在更多的非道路噪声。本文率有一定的限制；根据道路信息提取过程中采用的方法进行研究，在30（2）辐射特征。道路一般有两条明显的边缘，其内多年的研究历程中，道路信息提取的方法多种多样，主部灰度与其相邻区域灰度反差比较大；要包括以下方法。（3）拓扑特征。道路一般是相连的，不会突然中2.1面向对象的道路提取方法断，并形成路网；面向对象的影像分析方法将影像对象作为影像分（4）上下文特征。上下文特征指的是与道路相关析的基本单元，影像对象是指影像分割后若干

8、“同质像的影像特征，如道路旁的建筑物和行道树，是城市道路素的集合。在很多特征信息提取的问题中，能够完整表还是乡间道路。现目标特征的并非单个像元，而是那些“同质”像素的Baumgartner，Steger和Mayer根据遥感影像中道集合