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时间:2019-02-06
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1、*基于高分辨率遥感影像的导航数据更新研究1,2马力1.武汉大学遥感信息工程学院,武汉,430079,lymar@126.com2.国家基础地理信息中心,北京,100044,{chenjun,jjie}@nsdi.gov.cn摘要:导航数据的及时更新是导航数据应用的重要工作之一,然而传统的野外测量方法费时费力。本文针对植被物理隔离带的更新,提出了一种集成高分辨率遥感影像和国家基础地形数据库的方法。该方法首先利用地形数据库中的道路信息选取相应的影像区域,然后采用Burns算法提取方向边缘片段。由于植被类型的物理隔离带可以看作是由两
2、条反方向边缘组成的平行直线对,继而采用霍夫变换提取平行直线边缘,最后对检测出的物理隔离带进行验证。文中实验展现了该方法的可用性。关键词:更新;导航;GIS;遥感1.引言GIS-T是地理信息系统在交通领域的一种应用,目前它已成为GIS最重要的应用领域之一(Waters,1999)。车辆导航作为当前GIS-T最广泛和成功的应用形式,已经在发达国家产生了巨大的经济效益,在发展中国家也有着巨大的市场潜力(Jiang,2002)。建设导航数据库并且及时更新对于导航数据的高效利用是一项重要的工作。作为面向社会提供基础地理信息以及相关服务的
3、单位,国家基础地理信息中心正致力于建立一个面向车辆导航的导航地理数据库。为了满足导航需求,国家基础地形数据库中与导航相关的数据需要进行提升与更新。例如,对于导航数据,被物理隔离带分割的道路须用并列的两条或多条道路元素来表示,而基础地形数据库中的道路数据往往仅用一条单线表示。更新这种类型的数据多采用野外测量的方式,费时费力。高分辨遥感影像则提供了另外一种可能的更新方式,即从高分辨率遥感影像自动检测出这些物理隔离带。Walter(1999)检验了自动变化检测方法中不同传感器的潜力。地理目标的提取研究目前还主要集中在道路和建筑物上。
4、关于地物提取的综述可参考(Baltsavias,2004)。本文集中于植被物理隔离带,利用基础地形数据库,提出了一种从全色IKONOS影像提取物理隔离带以更新导航数据的方法。本文第二部分介绍了我们的方法,详细描述了三个阶段的处理流程。第三部分包含了一些实验结果,最后是对当前工作的总结和展望。2.方法物理隔离带是指用花坛、树篱等不可移动构筑物以及水泥墩、栏杆等可移动的障碍物来分隔车道的隔离带。本文的研究集中于由植被构建的物理隔离带。我们把植被物理隔离带看作是伸长的同质区域,然后从影像中提取隔离带的两条平行边界。处理分为三个阶段:
5、组合边缘支持区域、提取平行直线边缘以及目标验证。2.1模型*国家自然科学基金资助项目(编号:40337055,40620130438)指导教师:陈军,蒋捷.在高分辨率卫星影响上,位于道路中心的植被物理隔离带具有清晰的特征。它们表现为具有较低灰度的伸长同质区域,并且具有近似平行的边界。由此我们对物理隔离带建立了如下的目标模型(图1),图1也同时模拟表示了目标在影像上的特征。由于物理隔离带通常沿道路中心轴分隔道路,基础地形数据库中的道路数据提供了物理隔离带近似的方向信息和位置信息。因此,我们考虑利用基础数据库中提供的信息,以确定需
6、要检测的物理隔离带所在的搜索空间和方向。2.2Burns边缘提取算法我们的方法使用了Burns边缘提取算法。本节阐述了Burns直线边缘提取算法的思想。对Burns算法详细的描述可参考(Burns,1986;Beveridge,1996).物理隔离带平行边界1边界2同质区域平行边缘直线1边缘直线2图1.植被物理隔离带模型Burns算法的主要思想是根据像素的梯度方向将它们组成边缘支持区域。直线边缘提取可分为两个基本步骤:将像素组成边缘支持区域以及从这些边缘支持区域中提取直线边缘。首先用Roberts掩膜计算像素梯度的强度和方向,
7、然后将具有相近梯度方向的邻近像素组成一个边缘支持区域。在这一步中,不同梯度方向的像素被标记为不同的区间,每个区间范围为π/4。每个像素属于一个区间,位于直线边缘的像素通常落在同一个区间,落在同一个区间的邻近像素连接成一个边缘支持区域。每一个边缘支持区域代表了一个候选直线边缘。把方向划分为固定的区间会产生一些问题。例如,如果一条直线边缘恰好靠近一个区间的边界,那么位于同一直线的像素梯度方向就可能落在不同的区间里,这条直线边缘就会产生断裂的边缘支持区域,也就是说,位于同一直线边缘的像素产生了不同的候选直线边缘。为了解决这个问题,B
8、urns算法采用了重叠分区的方法(图2)。划分两个分区,两种分区间旋转了π/8,即两个分区有π/8的重叠。这样每个像素被标记了两种区间,在每种区间都是一个边缘支持区域的成员。Burns算法接着采用一种投票策略来选取正确的边缘支持区域(Burns,1986)。在我们的方法中,根
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