基于高分辨率光学遥感图像和数字地图

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1、中国科学院自动化研究所硕博连读生转博申请书面报告研究生彭婷学号200328014604146所在部门模式识别实验室专业及研究方向遥感图像处理指导教师胡包钢专业技术职务研究员联合指导教师普林特专业技术职务副研究员硕士入学日期2003.92005年3月16日1基于高分辨率光学遥感图像和数字地图融合的城区道路网络更新第一章引言卫星遥感图像具有周期短、信息量丰富等优势，能够快速提供地球表面的信息。但是传统的人工判读和识别，在信息获取效率和判别精度方面都无法保证。因此，如何利用计算机对遥感图像目标进行自动识别，成为当前遥感信息处理的主要发展方向。在城市遥感图像中，线状目标的自动提取一直是

2、个经典的研究项目，在智能交通导航、数字地图更新、城市发展规划、环境污染监测、突发事件处理等方面有着重要意义和广阔的应用前景。长期以来，基于中、低分辨率的卫星遥感图像，道路特征提取方面的研究已取得诸多成果。然而由于图像的分辨率较低，实际中的有效应用还存在很大局限性。随着高分辨率卫星遥感图像的出现，使得在较小的空间尺度上观察地表的细节变化，进行大比例尺遥感制图，监测人为活动对环境的影响等成为可能，并为GIS数据的更新提供了有利条件。但是，基于高分辨率光学遥感影像的城市道路特征提取还有待进一步研究。已有实用的道路提取算法和系统在计算精度和复杂度等方面存在很大的改进余地，绝大多数工作还

3、是针对乡村地区等相对简单的场景，并且很大程度上依赖于人工干预。在高分辨率遥感图像上，随着分辨率的提高，图像细节特征越来越丰富，复杂度提高，道路目标也越来越多，许多较窄的在低分辨率图像上难以辨别的道路也能分辨出来。可是，随之而来，影像上非目标噪声也越来越多，车辆、树木、标识线、建筑物阴影等几何噪声增大。因此，如果把图像分辨率、图像质量退化、多视角问题、与道路相似的线性特征等所有因素综合考虑，针对密集城市地区等复杂场景的自动物体提取仍然是一个很困难的工作。随着北京城市建设的日新月异，给北京市区的城区规划与GIS数据更新带来了极大的机遇和挑战。本课题是以“利用高精度图像进行数字地图更

4、新”（LIAMA项目）和“城市发展规划中的多源数据融合和决策支持”（863项目）为项目背景，以北京地区高分辨率QuickBird卫星图像与城区GIS数据为例，进行高分辨率卫星遥感图像的道路提取和GIS更新的研究工作，以期实现自动道路提取并尽可能提高提取的精度。本文共分为三部分。第一部分引言，简要概括本课题的研究意义、相关背景及文章的框架结构。第二部分文献综述，详细介绍了国内外发展动态，并对相关的算法进行分析和比较。第三部分研究进展报告，针对课题的研究目标和要求，提出可能遇到的困难及解决方案，并进行可行性分析。2第二章文献综述自上世纪70年代开始，人们提出了多种关于道路网络的识别

5、方法。现有的道路识别算法有针对不同传感器的成像，如灰度图像、红外图像、彩色图像、多光谱图像（HYDICE）、合成孔径雷达成像（SAR）、激光成像(LIDAR…)等等；有针对不同图像分辨率，也就是低、中和高分辨率；有针对不同复杂度的场景，也就是城区、郊区和乡村。本章主要对国内外现有的道路提取和更新技术的现状加以回顾和总结。首先分析道路的物理几何性质及其在不同分辨率图像中的特征，然后对道路提取和道路更新领域中运用的方法分别加以分类和归纳。2．1道路特征描述由于高分辨率卫星图像道路特征的复杂性，我们有必要对城区道路的物理几何性质进行分析。这些视觉特征无疑对道路识别带来一些契机。结合[

6、7]，道路特征总结如下：1．几何性质：ò局部范围内，道路宽度基本保持常数。ò整体上，城区道路可能有一定曲率，但在局部范围，曲率比较小。ò大部分城区道路比较平坦，在天桥路段可能存在小于某一上限的陡度，但在局部范围内，陡度变化较小。除非我们能够获得三维的道路信息，否则陡度一般不作为衡量标准。2．光谱性质：ò主干道路表面纹理很不光滑，可能存在斑马线、过街天桥、车辆、阴影、路标等物体。ò比较小的道路情况更加复杂。由于比较狭窄，有些路段有可能几乎被两旁树木、建筑物阴影等完全遮挡。ò城区道路表面建筑材料比较单一，主要由沥青或水泥构成，其中沥青占了很大部分。这就决定了对于未被遮挡的城区道路，

7、其光谱特性呈现一定的稳定性，即道路对应在一定的光谱范围之内。ò城区场景中的其他特征物可能与道路具有相似的光谱特性；被遮挡的城区道路由于遮挡物的光谱特性，可能与道路本身的光谱特性有很大差异。3．拓扑性质：ò道路不会突然中断，邻接道路连接起来构成道路网络。ò新建的道路必然和以前的道路连接，因此只需从已有的道路联结点出发来寻找新道路。4．关联性质：ò不同类型的道路具有不同的宽度，而且对应于其类型，存在一个宽度上限。ò道路网络与联结点的密度在城区比较高。根据图像的分辨率，道路呈现出不同的视觉特征。在