一種基于高空間分辨率遙感影像的道路提取方法研究

一種基于高空間分辨率遙感影像的道路提取方法研究一種基于高空間分辨率遙感影像的道路提取方法研究摘要：道路提取是遙感影像處理中的重要任務(wù)之一，具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。本論文旨在研究一種基于高空間分辨率遙感影像的道路提取方法。首先，介紹了道路提取的研究背景和意義。然后，綜述了目前主流的道路提取方法，并分析了其存在的問題。接下來，詳細(xì)介紹了本文提出的基于高空間分辨率遙感影像的道路提取方法。該方法利用高分辨率影像的圖像特征和幾何特征，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行道路提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的方法在精度和效率上都有較好的表現(xiàn)。最后，對(duì)未來的研究方向進(jìn)行了展望。關(guān)鍵詞：道路提??；遙感影像；高空間分辨率；圖像特征；幾何特征；機(jī)器學(xué)習(xí)算法1.引言道路提取是遙感影像處理中的重要任務(wù)之一。道路信息在交通規(guī)劃、城市建設(shè)、地理信息系統(tǒng)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。傳統(tǒng)的道路提取方法主要基于傳感器反射率的差異和道路紋理特征進(jìn)行識(shí)別。然而，由于遙感影像分辨率限制和復(fù)雜的地物覆蓋情況，這些方法在識(shí)別道路的準(zhǔn)確性和魯棒性方面存在一定的局限性。2.相關(guān)工作目前，主流的道路提取方法可以分為基于特征提取的方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法兩類?；谔卣魈崛〉姆椒ㄖ饕眠b感影像的灰度、紋理等特征來提取道路。典型的方法包括基于區(qū)域生長(zhǎng)的道路提取方法、基于邊緣檢測(cè)的道路提取方法等。這些方法在道路提取精度方面表現(xiàn)出色，但對(duì)圖像質(zhì)量要求較高，且易受到地物覆蓋、陰影等因素的干擾。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法主要利用已標(biāo)注的訓(xùn)練樣本來訓(xùn)練分類器，然后應(yīng)用分類器對(duì)遙感影像進(jìn)行道路提取。這類方法不依賴于特定的圖像特征，具有較好的泛化能力和魯棒性。典型的方法包括支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等。然而，由于遙感影像的像素?cái)?shù)量龐大，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法在大規(guī)模數(shù)據(jù)下的計(jì)算效率較低。3.方法介紹本文提出一種基于高空間分辨率遙感影像的道路提取方法。該方法首先利用高分辨率影像的圖像特征和幾何特征進(jìn)行道路候選區(qū)域的提取。然后，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行道路與非道路的分類。最后，通過后處理方法對(duì)道路進(jìn)行細(xì)化和連接。具體步驟如下：3.1高分辨率影像的預(yù)處理首先，對(duì)高分辨率影像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像增強(qiáng)、幾何校正、去除噪聲等。預(yù)處理后的影像能夠更好地反映道路的特征。3.2道路候選區(qū)域的提取利用圖像特征和幾何特征提取道路候選區(qū)域。圖像特征包括灰度特征、顏色特征、紋理特征等。幾何特征包括道路寬度、曲率等。通過綜合考慮這些特征，可以得到一組初步的道路候選區(qū)域。3.3道路與非道路的分類利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)道路候選區(qū)域進(jìn)行分類。這里我們采用支持向量機(jī)算法進(jìn)行分類，其具有較好的分類性能和計(jì)算效率。通過訓(xùn)練一組標(biāo)注好的道路與非道路樣本，可以得到一個(gè)道路分類器。然后將道路候選區(qū)域輸入分類器，得到最終的道路提取結(jié)果。3.4道路的細(xì)化和連接對(duì)道路提取結(jié)果進(jìn)行后處理，包括道路的細(xì)化和連接。通過細(xì)化算法可以將道路寬度變細(xì)，保持道路的形狀和連通性。通過連接算法可以將道路斷裂部分進(jìn)行連接，提高道路提取結(jié)果的完整性。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析本文在一個(gè)高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的方法在道路提取精度和計(jì)算效率方面均具有良好的表現(xiàn)。與其他方法相比，本文方法在道路提取精度上有明顯的提升，特別是在復(fù)雜的地物覆蓋和陰影情況下。5.結(jié)論與展望本文研究了一種基于高空間分辨率遙感影像的道路提取方法。該方法利用圖像特征和幾何特征，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行道路提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在道路提取精度和計(jì)算效率上都有較好的表現(xiàn)。然而，本文方法仍然存在一些問題，比如對(duì)遙感影像質(zhì)量的要求較高，對(duì)道路紋理特征不敏感等。未來的研究可以進(jìn)一步改進(jìn)這些問題，提高道路提取的準(zhǔn)確性和魯棒性。參考文獻(xiàn)：[1]Zhang,X.,He,X.,Pang,Y.,etal.(2016).Roadextractionfromhigh-resolutionremotesensingimageryusinglocalphasefeaturesandcontextualinformation.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,54(1),273-285.[2]Li,Z.,Gong,M.,Li,Q.,etal.(2017).Cross-viewroadsceneunderstandingwithsparseconsistencyconstraint.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,18(3),556-567.[3]Zhou,X.,Li,H.,Hu,W.,etal.(2018).RoadextractionfromVHRremotesensingimagesusinganovelmult