一种新的高分辨率遥感图像道路提取方法.pdf

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1、第33卷第6期测绘与空间地理信息Vol．33，No．62010年12月GEOMATICS＆SPATIALINFORMATIONTECHNOLOGYDec．，2010一种新的高分辨率遥感图像道路提取方法112王振国，万幼川，毛虎(1．武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉430079;2．烟台市开发区国土资源局，山东烟台264006)摘要:根据高分辨率遥感影像中道路宽度变化均匀、局部方向稳定等几何特征，提出了一种基于距离约束的高分辨率影像道路的提取方法。该方法根据图像相邻边缘像素间的距离值，依次提取道路边缘像素和道路曲线段，然

2、后编组连接各个道路段，实现道路提取。关键词:高分辨率遥感影像;道路提取;间距矩阵中图分类号:TP75文献标识码:B文章编号:1672－5867(2010)06－0149－03ANewMethodofExtractingRoadfromHigh－resolutionRemoteSensingImage112WANGZhen－guo，WANYou－chuan，MAOHu(1．SchoolofRemoteSensingandInformationEngineering，WuhanUniversity，Wuhan430079，C

3、hina;2．LandResourceBureauofDevelopmentZoneinYantai，Yantai264006，China)Abstract:Accordingtothegeometriccharacteristicsofhigh－resolutionremotesensingimagesuchastheuniformofchangeinthewidthandthestabilityofthelocalorientationoftheroad，thispaperpresentsanapproachtoex

4、tractroadsbasedondistancecon-straints．Accordingtothedistancebetweenadjacentedgepixelsintheimage，sequentiallytheexperimentsextractedgepixelsandroadcurvesegments，marshallingandlinkthosecurvesegmentsandgettheroadextractedfinally．Theexperimentsindicatethatthepro-pose

5、dapproachisefficientforextractingroadfromremotesensingimage．Keywords:high－resolutionremotesensingimage;roadextraction;distancematrix音，但提取方法损失了道路边缘细节;而以直线段提取为0引言基础的方法在提取道路边缘的同时也提取了非道路直线20世纪90年代以来，随着卫星技术的发展，遥感图信息，且损失了道路边缘细节。本文以低阈值边缘检测像逐渐成为道路提取的重要数据来源。由于人工提取成图像为基础，通

6、过获取边缘像素间距离矩阵，依宽度阈值本高，耗时长，使得研究覆盖度广的高精度遥感图像进行剔除非道路边缘像素，进而快速、精准地提取道路边缘道路提取具有重要意义。近20年来，很多学者根据道路信息。的不同特征，提出了一系列方法并取得了大量成果。文1道路提取原理与方法献［1］提出了高分辨率影像道路提取的整体矩形匹配方法;文献［2］研究了基于直线和区域特征的遥感影像线状相对于中、低分辨率遥感影像，高分辨率遥感影像表目标检测;文献［3］对城市道路的提取进行了研究;文献现出更加详细的光谱特征和几何特征，高分辨率遥感影［4］罗庆洲等对SP

7、OT卫星影像进行光谱特征分类，运用像中，道路一般都有:①具有一定的宽度;②道路内外像数学形态学理论提取道路;文献［5］使用Hough变换检测素的灰度差别很大，但在道路内部，灰度差较小;③道路道路所在直线，对直线进行道路判断，再将所得道路段进边缘一般是平滑的曲线;④道路边缘呈现平行状且间距行修剪，连接形成道路网，实现道路提取。稳定。整体矩形匹配方法需要加入人工干涉，试探性匹配1．1边缘像素方向间距矩阵的提取势必会降低效率，且只是提取了道路的大致轮廓;数学形边缘检测后的遥感影像中，道路边缘像素具有以下态学利用腐蚀、膨胀和开闭

8、等基本运算，有效去除了噪特点:①对于近水平方向的道路段，上边界边缘像素距离收稿日期:2010－01－11作者简介:王振国(1985－)，男，山东菏泽人，地图学与地理信息系统专业在读硕士研究生，主要研究方向为高分辨率遥感影像的地物提取。150测绘与空间地理信息2010年下方第一个非零的距离近似为一个道路宽度值，反之亦非