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高分辨率遥感影像道路目标智能识别方法研究

王志盼  
【摘要】:近年来,随着多平台遥感技术与数字图像处理技术的快速发展,高分遥感技术已经成为了精确获取地表信息的重要手段之一。道路网络作为基础地理信息的重要组成部分,在车辆导航,国土规划等方面具有非常重要的作用。传统的基于高分辨率遥感影像的道路提取技术中通常需要辅以人工目视解译,该种方式虽能够精确获取道路网络信息,但是其效率不高,智能化程度较低,无法满足道路网络信息自动快速更新的需求。因此开展高性能、智能化的道路网提取方法研究具有重要的现实意义。目前,基于高分辨率遥感影像的道路提取技术一般包括道路二值图像提取,道路中心线提取两大步骤。由于高分辨率遥感影像上下文特征复杂,同谱异物,同物异谱等现象更为严重,从而造成现阶段自动化提取道路网络尚存在以下不足:(1)基于像素层次的道路提取算法,容易产生"椒盐"和"空洞"现象,基于对象层次的道路提取算法,容易产生"粘连"现象,这两种现象的存在较大程度上影响了道路网络的后续优化步骤;(2)初始提取的道路图像中,非道路区域的存在影响了道路目标的唯一性与完整性,而现有非道路区域去除算法存在鲁棒性和普适性较差的问题,需要利用较多的特征和进行复杂的参数设置;(3)现有道路中心线提取效果尚存在以下不足之处,其一从影像本身的角度出发,由于高分影像道路存在的车辆、建筑物阴影、同谱异物等情况,容易产生"断裂"的现象,其二从中心线提取算法的角度,现有道路中心线提取算法容易产生"毛刺"、拟合不准确等现象。针对现阶段道路提取存在的不足之处,本文主要完成了以下3个方面的研究内容:(1)从影像底层的特征提取角度出发,发展了顾及像素级空间特征和对象级光谱特征的多层次特征融合算法,从而有效弥补了单一层次信息的不足,从特征提取的角度来提高道路提取精度,有效改善了像素级道路提取存在的"椒盐"与对象级道路提取存在的"粘连"现象;(2)针对现有非道路区域去除算法,存在过多特征组合与参数设置,本文设计了一种新的形状描述算子,并基于OSTU自动阈值法实现了非道路区域的自动过滤,提高了道路提取算法的自动化程度;(3)针对现有道路中心线算法容易产生的"毛刺"与拟合不准确现象,引入了计算机视觉中的张量投票算法,有效地解决了上述问题,且实现了断裂道路的自动连接,最终提高了道路目标的完整程度。总的来说,本文构建了一种稳健的多特征融合方法,并实现了非道路区域的自动过滤,同时提高了道路网络形成时的完整性水平,最终形成了一套完整的高分辨率遥感影像道路提取算法。最后,本文设计了多组实验进行了算法验证,并通过与现有道路提取算法进行对比,无论从定性的角度还是定量的角度,本文算法均取得了更优的结果,论证了本文算法的有效性,同时也反映出本文算法具有更高的鲁棒性。


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